Weaviate è un database vettoriale open source, progettato per abilitare ricerche semantiche intelligenti tramite modelli di machine learning. È pensato per data scientist, ricercatori in ambito IA e sviluppatori che lavorano con dati non strutturati o ibridi (come testo, immagini e metadati).

Offre integrazione nativa con modelli di embedding, indicizzazione automatica, ricerca per similarità e filtraggio strutturato. Weaviate si adatta sia a progetti di piccole dimensioni che a soluzioni aziendali su larga scala, in settori come SaaS, sanità, e-commerce e ricerca scientifica.
Principali vantaggi:

• Vectorizzazione integrata con modelli AI esterni o interni

• Ricerca ibrida: vettoriale + filtri strutturati

• Open source con opzioni cloud e self-hosted

Quali sono le principali funzionalità di Weaviate?

Vectorizzazione automatica e supporto per modelli AI

Weaviate può trasformare i dati in vettori automaticamente utilizzando moduli interni o modelli esterni.

• Compatibile con OpenAI, Hugging Face, Cohere e altri

• Conversione automatica testo-in-vettore

• Supporto per importazione di vettori già generati

Ricerca semantica e ibrida

Unisce la ricerca per similarità semantica a filtri strutturati per risultati più rilevanti.

• Similarità basata su coseno, distanza L2 o prodotto scalare

• Ricerca combinata tra contenuti vettoriali e metadati

• Supporto per dati multimodali: testo, immagini e campi strutturati

Schema flessibile basato su classi

I dati sono modellati attraverso uno schema a classi, utile per strutture complesse e relazioni tra oggetti.

• Progettazione schema-first per pipeline di ML

• Proprietà personalizzabili e relazioni tra classi

• Interrogazione via GraphQL o REST API

API moderne (GraphQL e REST)

Weaviate offre API intuitive e potenti per la gestione e l’interrogazione dei dati.

• GraphQL per ricerche avanzate con filtri e aggregazioni

• REST API per inserimenti in batch e configurazione

• SDK disponibili in Python, JavaScript e altri linguaggi

Scalabilità e opzioni di deployment flessibili

Utilizzabile come servizio cloud o in modalità self-hosted.

• Scalabilità orizzontale con supporto per sharding e replica

• Installabile tramite Docker o Kubernetes

• Disponibile anche in versione gestita nel cloud

Perché scegliere Weaviate?

• Open source e modulare: Nessun vincolo proprietario, ampia comunità

• Integrazione diretta con modelli AI: Vectorizzazione integrata, senza pipeline esterne

• Ricerca ibrida nativa: Combina semantica vettoriale e filtri strutturati

• Adatto a ogni scala: Dalla sperimentazione a soluzioni enterprise

• Pensato per gli sviluppatori: API moderne, architettura modulare, ottima documentazione