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編織教程：解鎖矢量搜索的功能

Lisa Kudrow

Mar 10, 2025 pm 12:19 PM

>編織：您的開源矢量搜索引擎，用於非結構化數據

>編織是一種功能強大的開源矢量搜索引擎，旨在處理文本，圖像和音頻等非結構化數據。本教程將使用其直觀的GraphQL接口來指導您完成其核心概念，設置，數據管理和查詢。我們還將探索Python集成和最佳實踐以獲得最佳性能。

什麼是編織？

>編織唯一將對象存儲與矢量搜索結合在一起，從而實現了強大的基於相似性的查詢。它的雲本地和實時體系結構可確保可擴展性，而可選模塊則符合各種數據類型（文本，圖像等）。這種模塊化允許根據您的特定需求進行自定義。 >

了解嵌入和矢量數據庫

傳統數據庫與非結構化數據鬥爭。編織通過利用嵌入 - 機器學習模型生成的非結構化數據的數值表示來解決此問題。這些嵌入可以進行有效的相似性比較，這對於語義搜索和問題答案等任務至關重要。與傳統的關係數據庫不同，矢量數據庫已優化用於存儲和查詢這些向量表示。

>文本嵌入模型 - 圖像源

Weaviate Tutorial: Unlocking the Power of Vector Search

圖像源

Weaviate Tutorial: Unlocking the Power of Vector Search Pinecone提供了令人信服的替代方案；探索我們的“使用Pinecone的掌握矢量數據庫”教程以獲取更多詳細信息。

設置Weaviate

通過Docker Compose（推薦）或手動安裝輕鬆安裝編織。安裝後，使用簡單查詢驗證功能。對於Docker組成：

其他部署選項包括編織的託管雲服務和AWS市場。使用PIP安裝Python客戶端：

核心編織概念

docker compose up -d

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> 數據對象： 數據項組織到“類”中，每個數據項都有定義的“屬性”。每個對象由向量表示。
>模塊：擴展了Weaviate的功能（矢量化，備份等）。核心引擎即使沒有模塊也可以充當矢量數據庫。
存儲：通過強大的故障處理提供實時，可靠的數據持久性。查詢返回完整的數據對象，而不僅僅是ID。過濾發生在>向量搜索以獲取精確結果計數之前。 graphQl：編織的主要接口，與休息相比，提供有效且靈活的數據訪問。其基於圖的性質在交叉引用的數據中脫穎而出。

圖像源 Weaviate Tutorial: Unlocking the Power of Vector Search

創建類和對象

類定義數據的結構。您可以手動創建它們或使用Weaviate的Autoschema功能。這是手動類創建的python示例：

一個更全面的示例，包括矢量化和屬性：

>對像被添加到類中。可以通過編織來明確提供或生成向量。

docker compose up -d

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>端到端python示例

pip install -U weaviate-client

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這個示例演示了創建類並使用Python客戶端添加對象。請記住安裝客戶端（

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

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）並具有運行的編織實例（雲或嵌入式）。

pip install -U weaviate-client

數據源（信用：編織官方）

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

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