Weaviate ist eine open-source Vektor-Datenbank, die semantische Suche auf Basis von KI- und Machine-Learning-Modellen ermöglicht. Sie richtet sich an Data Scientists, KI-Forscher und Entwickler, die mit unstrukturierten oder hybriden Daten wie Text und Bildern arbeiten.

Mit nativer Integration von Embedding-Modellen sowie Unterstützung für automatische Indexierung, Vektorsuche und Metadatenfilterung ist Weaviate ideal für Unternehmen jeder Größe – besonders in Bereichen wie SaaS, Gesundheitswesen, E-Commerce und Forschung.
Wichtige Vorteile:

• Integrierte Vektorisierung durch KI-Modelle

• Hybride Suche (Vektoren + strukturierte Filter)

• Open Source mit Cloud- und Self-Hosting-Optionen

Was sind die Hauptfunktionen von Weaviate?

Integrierte Vektorisierung mit Modellanbindung

Weaviate kann Daten automatisch vektorisieren – intern oder mit externen Modellen.

• Kompatibel mit OpenAI, Hugging Face, Cohere u. a.

• Automatische Text-zu-Vektor-Umwandlung

• Import externer Vektoren möglich

Hybride und semantische Suche

Kombiniert semantische Vektorsuche mit klassischen Filtern für flexible Anwendungsszenarien.

• Ähnlichkeitssuche mit Cosine, L2 oder Skalarprodukt

• Kombination von Metadatenfiltern und Vektorsuche

• Unterstützung für Text-, Bild- und strukturierte Daten

Flexible Schema-Struktur

Daten werden in klassenbasierten Schemata modelliert – ideal für ML-Projekte.

• Anpassbare Eigenschaften und Beziehungen

• Schema-Abfragen via GraphQL oder REST

• Dynamische Strukturierung ohne starres Datenmodell

Moderne Schnittstellen (GraphQL & REST)

Weaviate bietet APIs für effiziente Datenverwaltung und -abfragen.

• GraphQL mit Filter-, Sortier- und Aggregatfunktionen

• REST-API für Importe und Konfiguration

• SDKs für Python, JavaScript und weitere Sprachen

Skalierbarkeit und Deployment-Optionen

Nutzung in der Cloud oder lokal, je nach Anforderung.

• Horizontale Skalierung mit Sharding und Replikation

• Open Source via Docker/Kubernetes

• Vollständig verwaltete Cloud-Version verfügbar

Warum Weaviate wählen?

• Open Source und erweiterbar: Keine Abhängigkeit von Anbietern, aktive Community

• Direkte Modellintegration: Keine externen Vektorisierungsschritte nötig

• Hybride Suche: Vektoren plus strukturierte Filter für präzise Ergebnisse

• Flexibler Einsatz: Von Prototyp bis Enterprise-Skalierung

• Entwicklerfreundlich: Moderne APIs und gute Dokumentation