이것은 Weaviate-v1.21.7-windows-amd64.zip으로 최신 릴리스를 다운로드할 수 있는 Weaviate라는 Linux 앱입니다. 워크스테이션용 무료 호스팅 제공업체인 OnWorks에서 온라인으로 실행할 수 있습니다.
Weaviate with OnWorks라는 이 앱을 온라인에서 무료로 다운로드하고 실행하십시오.
이 앱을 실행하려면 다음 지침을 따르세요.
- 1. 이 애플리케이션을 PC에 다운로드했습니다.
- 2. 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX에 원하는 사용자 이름을 입력합니다.
- 3. 이러한 파일 관리자에서 이 응용 프로그램을 업로드합니다.
- 4. 이 웹사이트에서 OnWorks Linux 온라인 또는 Windows 온라인 에뮬레이터 또는 MACOS 온라인 에뮬레이터를 시작합니다.
- 5. 방금 시작한 OnWorks Linux OS에서 원하는 사용자 이름으로 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX로 이동합니다.
- 6. 응용 프로그램을 다운로드하여 설치하고 실행합니다.
스크린 샷
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위비하다
기술
간단히 말해서 Weaviate: Weaviate는 벡터 검색 엔진 및 벡터 데이터베이스입니다. Weaviate는 기계 학습을 사용하여 데이터를 벡터화 및 저장하고 자연어 쿼리에 대한 답변을 찾습니다. Weaviate를 사용하면 맞춤형 ML 모델을 생산 규모로 가져올 수도 있습니다. Weaviate 상세 정보: Weaviate는 다양한 미디어 유형(텍스트, 이미지 등)을 기본적으로 지원하는 대기 시간이 짧은 벡터 검색 엔진입니다. Semantic Search, Question-Answer-Extraction, Classification, Customizable Models(PyTorch/TensorFlow/Keras) 등을 제공합니다. Go에서 처음부터 구축된 Weaviate는 개체와 벡터를 모두 저장하므로 벡터 검색과 구조화된 필터링을 클라우드 네이티브 데이터베이스의 내결함성과 결합할 수 있으며 모두 GraphQL, REST 및 다양한 언어 클라이언트를 통해 액세스할 수 있습니다.
기능
- 즉시 사용 가능한 모듈: NLP/의미 체계 검색, 자동 분류 및 이미지 유사성 검색
- 다른 OSS 데이터베이스에서 사용하던 것과 같은 완전한 CRUD 지원으로 현재 아키텍처에 쉽게 통합
- 클라우드 네이티브, 분산형, Kubernetes에서 잘 실행되고 워크로드에 따라 확장됨
- Weaviate에는 Weaviate 내에서 ML 모델을 사용할 수 있는 모듈식 설정이 있지만 기본 ML 모델(예: SBERT, ResNet, fasttext 등)을 사용할 수도 있습니다.
- Weaviate는 확장성을 관리하므로 프로덕션에서 ML 모델을 안정적이고 효율적으로 배포하고 유지 관리할 필요가 없습니다.
프로그래밍 언어
Go
카테고리
이것은 https://sourceforge.net/projects/weaviate.mirror/에서도 가져올 수 있는 애플리케이션입니다. 무료 운영 체제 중 하나에서 가장 쉬운 방법으로 온라인으로 실행하기 위해 OnWorks에서 호스팅되었습니다.
