GitHub 雷达
首次出现 88 天前
weaviate/weaviate
1. Weaviate 是一个开源的云原生向量数据库，可同时存储对象与向量，实现向量语义搜索与传统结构化过滤的结合。 2. 主要使用 Go 语言构建，支持通过集成多种嵌入模型自动向量化或直接导入预计算向量，并提供 REST、gRPC、GraphQL 接口及多语言客户端库。 3. 具备原生多租户、副本容错、RBAC 及混合搜索能力，尤其适合构建 RAG 系统、语义/图像搜索、推荐引擎和对话机器人等 AI 应用。
近 7 日
+59
累计 Star
16.6k
Fork
1,351
近 30 日
+199
Star 趋势 · 8 个采集点
+1%6 月 23 日7 月 18 日
语言Go
分类数据库/存储
最近提交7 月 18 日
创建时间3 月 30 日
首次收录6 月 23 日 · 自动扫描
README 摘要
1. Weaviate 是一个开源的云原生向量数据库，可同时存储对象与向量，实现向量语义搜索与传统结构化过滤的结合。
2. 主要使用 Go 语言构建，支持通过集成多种嵌入模型自动向量化或直接导入预计算向量，并提供 REST、gRPC、GraphQL 接口及多语言客户端库。
3. 具备原生多租户、副本容错、RBAC 及混合搜索能力，尤其适合构建 RAG 系统、语义/图像搜索、推荐引擎和对话机器人等 AI 应用。
中文摘要由 AI 生成,仅供参考。
返回 GitHub 雷达在 GitHub 打开
weaviate/weaviate
88 天前首次出现未被群岛收录1. Weaviate 是一个开源的云原生向量数据库，可同时存储对象与向量，实现向量语义搜索与传统结构化过滤的结合。 2. 主要使用 Go 语言构建，支持通过集成多种嵌入模型自动向量化或直接导入预计算向量，并提供 REST、gRPC、GraphQL 接口及多语言客户端库。 3. 具备原生多租户、副本容错、RBAC 及混合搜索能力，尤其适合构建 RAG 系统、语义/图像搜索、推荐引擎和对话机器人等 AI 应用。
Go创建于 2016 年 3 月最近提交 2026 年 7 月
累计 Star
16.6k
近 7 日新增
+59
近 30 日新增
+199
Fork
1,351
Star 趋势
共 8 个采集点 · 近 30 日 +1992026-06-232026-07-18
项目介绍
由 AI 摘自仓库 README1. Weaviate 是一个开源的云原生向量数据库，可同时存储对象与向量，实现向量语义搜索与传统结构化过滤的结合。
2. 主要使用 Go 语言构建，支持通过集成多种嵌入模型自动向量化或直接导入预计算向量，并提供 REST、gRPC、GraphQL 接口及多语言客户端库。
3. 具备原生多租户、副本容错、RBAC 及混合搜索能力，尤其适合构建 RAG 系统、语义/图像搜索、推荐引擎和对话机器人等 AI 应用。
仓库信息
Topics
#approximate-nearest-neighbor-search#generative-search#grpc#hnsw#hybrid-search#image-search#information-retrieval#mlops#nearest-neighbor-search#neural-search#recommender-system#search-engine
来自雷达
该项目由雷达自动扫描 GitHub 发现，含 Star 增速、提交活跃度与分类标签，中文摘要由 AI 生成。