编织教程：解锁矢量搜索的功能

>编织：您的开源矢量搜索引擎，用于非结构化数据

>编织是一种功能强大的开源矢量搜索引擎，旨在处理文本，图像和音频等非结构化数据。 本教程将使用其直观的GraphQL接口来指导您完成其核心概念，设置，数据管理和查询。我们还将探索Python集成和最佳实践以获得最佳性能。

什么是编织？

>编织唯一将对象存储与矢量搜索结合在一起，从而实现了强大的基于相似性的查询。它的云本地和实时体系结构可确保可扩展性，而可选模块则符合各种数据类型（文本，图像等）。 这种模块化允许根据您的特定需求进行自定义。>

了解嵌入和矢量数据库

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传统数据库与非结构化数据斗争。 编织通过利用嵌入 - 机器学习模型生成的非结构化数据的数值表示来解决此问题。 这些嵌入可以进行有效的相似性比较，这对于语义搜索和问题答案等任务至关重要。 与传统的关系数据库不同，矢量数据库已优化用于存储和查询这些向量表示。

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>文本嵌入模型 - 图像源

图像源

Pinecone提供了令人信服的替代方案；探索我们的“使用Pinecone的掌握矢量数据库”教程以获取更多详细信息。

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设置Weaviate

通过Docker Compose（推荐）或手动安装轻松安装编织。 安装后，使用简单查询验证功能。 对于Docker组成：

其他部署选项包括编织的托管云服务和AWS市场。 使用PIP安装Python客户端：

核心编织概念

docker compose up -d

• > 数据对象： 数据项组织到“类”中，每个数据项都有定义的“属性”。 每个对象由向量表示。
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• >模块：扩展了Weaviate的功能（矢量化，备份等）。 核心引擎即使没有模块也可以充当矢量数据库。
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• 存储：通过强大的故障处理提供实时，可靠的数据持久性。 查询返回完整的数据对象，而不仅仅是ID。 过滤发生在>向量搜索以获取精确结果计数之前。 graphQl：编织的主要接口，与休息相比，提供有效且灵活的数据访问。 其基于图的性质在交叉引用的数据中脱颖而出。

图像源

创建类和对象

类定义数据的结构。 您可以手动创建它们或使用Weaviate的Autoschema功能。 这是手动类创建的python示例：

一个更全面的示例，包括矢量化和属性：

>对象被添加到类中。 可以通过编织来明确提供或生成向量。

>

docker compose up -d

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>端到端python示例

pip install -U weaviate-client

这个示例演示了创建类并使用Python客户端添加对象。 请记住安装客户端（

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

）并具有运行的编织实例（云或嵌入式）。

>

pip install -U weaviate-client

数据源（信用：编织官方）

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

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编织最佳实践

>架构设计：具有唯一标识符和语义类型的灵活，可伸缩的模式。

数据导入：
• 利用批处理导入以提高效率和自动化的REST API。 使用支持格式（JSON，CSV）。>
查询优化：
• 利用GraphQl，分页和缓存以进行最佳性能。 Chromadb提供了另一个出色的开源矢量数据库选项；探索我们的Chromadb教程以获取更多信息。
• 结论

>编织提供了一个可靠，灵活的解决方案，用于管理和查询非结构化数据。其基于向量的方法，结合其用户友好的GraphQl接口和Python客户端，它使其成为各种机器学习和AI应用程序的理想选择。 考虑探索我们的网络研讨会上的“与Python中的编织的数据科学数据库”，以进一步增强您的知识。

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以上是编织教程：解锁矢量搜索的功能的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！