Weaviate는 객체와 벡터를 모두 저장하는 클라우드 네이티브 벡터 데이터베이스로, 대규모 의미 검색을 가능하게 합니다. 벡터 유사도 검색과 키워드 필터링, 검색 증강 생성(RAG), 리랭킹을 단일 쿼리 인터페이스에서 결합합니다. 일반적인 사용 사례로는 RAG 시스템, 의미 및 이미지 검색, 추천 엔진, 챗봇, 콘텐츠 분류 등이 있습니다.

Weaviate는 벡터를 저장하는 두 가지 방식을 지원합니다: 통합 모델(OpenAI, Cohere, HuggingFace 등)을 이용한 자동 벡터화 방식 또는 미리 계산된 벡터 임베딩을 직접 가져오는 방식입니다. 운영 배포는 내장된 멀티테넌시, 복제, RBAC 권한 및 기타 다양한 기능의 혜택을 받습니다.

빠르게 시작하려면 다음 튜토리얼 중 하나를 살펴보세요:

• 퀵스타트 - 위비에이트 클라우드
• 퀵스타트 - 로컬 도커 인스턴스

설치

Weaviate는 다양한 설치 및 배치 옵션을 제공합니다:

• 도커
• 쿠버네티스
• 위비에이트 클라우드

AWS, GCP 같은 더 많은 배포 옵션은 설치 문서를 참고하세요.

시작

Docker로 Weaviate와 로컬 벡터 임베딩 모델을 쉽게 시작할 수 있습니다. docker-compose.yml 파일 생성:

Weaviate

Weaviate is a cloud-native vector database that stores both objects and vectors, enabling semantic search at scale. It combines vector similarity search with keyword filtering, retrieval-augmented generation (RAG), and reranking in a single query interface. Common use cases include RAG systems, semantic and image search, recommendation engines, chatbots, and content classification.

Weaviate supports two approaches to store vectors: automatic vectorization at import using integrated models (OpenAI, Cohere, HuggingFace, and others) or direct import of pre-computed vector embeddings. Production deployments benefit from built-in multi-tenancy, replication, RBAC authorization, and many other features.

To get started quickly, have a look at one of these tutorials:

• Quickstart - Weaviate Cloud
• Quickstart - local Docker instance

Installation

Weaviate offers multiple installation and deployment options:

• Docker
• Kubernetes
• Weaviate Cloud

See the installation docs for more deployment options, such as AWS and GCP.

Getting started

You can easily start Weaviate and a local vector embedding model with Docker. Create a docker-compose.yml file:

services:
  weaviate:
    image: cr.weaviate.io/semitechnologies/weaviate:1.36.0
    ports:
      - "8080:8080"
      - "50051:50051"
    environment:
      ENABLE_MODULES: text2vec-model2vec
      MODEL2VEC_INFERENCE_API: http://text2vec-model2vec:8080