Tutorial Weaviate: Membuka Kekuatan Carian Vektor

Weaviate: Enjin carian vektor sumber terbuka anda untuk data tidak berstruktur

Weaviate adalah enjin carian vektor sumber terbuka yang direka untuk mengendalikan data yang tidak berstruktur seperti teks, imej, dan audio. Tutorial ini akan membimbing anda melalui konsep teras, persediaan, pengurusan data, dan pertanyaan menggunakan antara muka GraphQL intuitifnya. Kami juga akan meneroka integrasi Python dan amalan terbaik untuk prestasi yang optimum.

Apa itu Weaviate?

Weaviate secara unik menggabungkan penyimpanan objek dengan carian vektor, membolehkan pertanyaan berasaskan persamaan yang kuat. Senibina awan dan masa nyata memastikan skalabilitas, manakala modul pilihan memenuhi pelbagai jenis data (teks, imej, dll.). Modulariti ini membolehkan penyesuaian berdasarkan keperluan khusus anda.

Memahami pangkalan data embeddings dan vektor

Pangkalan data tradisional berjuang dengan data yang tidak berstruktur. Weaviate menyelesaikan ini dengan memanfaatkan embeddings - perwakilan berangka data tidak berstruktur yang dihasilkan oleh model pembelajaran mesin. Lembaran ini membolehkan perbandingan persamaan yang cekap, penting untuk tugas -tugas seperti carian semantik dan menjawab soalan. Pangkalan data vektor, tidak seperti pangkalan data hubungan tradisional, dioptimumkan untuk menyimpan dan menanyakan perwakilan vektor ini.

Model Embedding Teks - Sumber Imej

Sumber imej

Pinecone menawarkan alternatif yang menarik; Terokai tutorial "Menguasai Pangkalan Data Vektor dengan Pinecone" kami untuk maklumat lanjut.

Menyediakan Weaviate

Weaviate mudah dipasang melalui Docker Compose (disyorkan) atau pemasangan manual. Selepas pemasangan, sahkan fungsi dengan pertanyaan mudah. Untuk Docker mengarang:

Pilihan penempatan lain termasuk Perkhidmatan Awan Terurus Weaviate dan AWS Marketplace. Pelanggan Python dipasang menggunakan PIP:

docker compose up -d

Konsep Weaviate teras

pip install -U weaviate-client

• Objek data: item data yang dianjurkan ke dalam "kelas," masing -masing dengan "sifat" yang ditakrifkan. Setiap objek diwakili oleh vektor.
Modul
• : memperluaskan fungsi Weaviate (vektorisasi, sandaran, dan lain -lain). Fungsi enjin teras sebagai pangkalan data vektor walaupun tanpa modul.
• Penyimpanan: Menyediakan kegigihan data masa nyata dan boleh dipercayai dengan pengendalian kegagalan yang mantap. Pertanyaan mengembalikan objek data lengkap, bukan hanya ID. Penapisan berlaku sebelum carian vektor untuk jumlah hasil yang tepat.
• Graphql: antara muka utama Weaviate, menawarkan akses data yang cekap dan fleksibel berbanding dengan rehat. Sifat berasaskan grafiknya cemerlang dengan data rujukan silang.

Sumber imej

Membuat Kelas dan Objek

Kelas menentukan struktur data anda. Anda boleh membuatnya secara manual atau menggunakan ciri autoschema Weaviate. Berikut adalah contoh python penciptaan kelas manual:

docker compose up -d

Contoh yang lebih komprehensif, termasuk vektorisasi dan sifat:

pip install -U weaviate-client

Objek ditambah ke kelas. Vektor boleh disediakan secara eksplisit atau dihasilkan oleh Weaviate.

class_name = "Item description"
class_object = {"class": class_name}
client.schema.create_class(class_object)

contoh python akhir-ke-akhir

Contoh ini menunjukkan mewujudkan kelas dan menambah objek menggunakan klien Python. Ingatlah untuk memasang klien (

) dan mempunyai contoh weaviate yang berjalan (awan atau tertanam). pip install -U weaviate-client

{
  "class": "Article",
  "vectorizer": "text2vec-cohere",
  "vectorIndexConfig": {
    "distance": "cosine"
  },
  "moduleConfig": {
    "generative-openai": {}
  },
  "properties": [
    // ... property definitions ...
  ]
}

sumber data (kredit: rasmi weaviate)

Weaviate Best Practices

Reka bentuk skema:
• skema fleksibel, berskala dengan pengenal unik dan jenis semantik.
Import Data:
• Gunakan import batch untuk kecekapan dan API REST untuk automasi. Gunakan format yang disokong (JSON, CSV).
Pengoptimuman pertanyaan:
• Leverage GraphQL, Pagination, dan Caching untuk Prestasi Optimal.
ChromAdb menyediakan satu lagi pilihan pangkalan data vektor sumber terbuka yang sangat baik; Terokai tutorial Chromadb kami untuk maklumat lanjut.

Kesimpulan

Weaviate menawarkan penyelesaian yang mantap dan fleksibel untuk mengurus dan menanyakan data yang tidak tersusun. Pendekatan berasaskan vektornya, digabungkan dengan antara muka GraphQL yang mesra pengguna dan pelanggan Python, menjadikannya pilihan yang ideal untuk pelbagai pembelajaran mesin dan aplikasi AI. Pertimbangkan untuk meneroka webinar kami mengenai "Pangkalan Data Vektor untuk Sains Data dengan Weaviate in Python" untuk meningkatkan pengetahuan anda.

Atas ialah kandungan terperinci Tutorial Weaviate: Membuka Kekuatan Carian Vektor. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!