Weaviate 是一个开源的向量搜索引擎 (文档 - Github)，可以存储和搜索 OpenAI 嵌入和数据对象。该数据库允许您进行相似性搜索、混合搜索（结合多种搜索技术，例如基于关键词和向量搜索）和生成式搜索（如问答）。Weaviate 还支持各种基于 OpenAI 的模块（例如，text2vec-openai、qna-openai），使您能够快速有效地向量化和查询数据。
您可以通过以下三种方式运行 Weaviate（如果需要，包括 OpenAI 模块）
示例
此文件夹包含各种 Weaviate 和 OpenAI 示例。
| 名称 | 描述 | 语言 | Google Colab |
|---|---|---|---|
| Weaviate 和 OpenAI 入门指南 | 使用 Weaviate 中的 OpenAI 向量化模块 (text2vec-openai) 进行语义向量搜索的简单入门指南 | Python 笔记本 | 链接 |
| Weaviate 和 OpenAI 混合搜索 | 使用 Weaviate 中的 OpenAI 向量化模块 (text2vec-openai) 进行混合搜索的简单入门指南 | Python 笔记本 | 链接 |
| Weaviate 和 OpenAI 问答 | 使用 Weaviate 中的 OpenAI Q&A 模块 (qna-openai) 进行问答 (Q&A) 的简单入门指南 | Python 笔记本 | 链接 |
| Docker-compose 示例 | 一个启用了所有 OpenAI 模块的 Docker-compose 文件 | Docker |