这是名为 Weaviate 的 Linux 应用程序，其最新版本可以作为 weaviate-v1.21.7-windows-amd64.zip 下载。 它可以在免费的工作站托管提供商 OnWorks 中在线运行。
免费下载并在线运行这个名为 Weaviate with OnWorks 的应用程序。
请按照以下说明运行此应用程序：
- 1. 在您的 PC 中下载此应用程序。
- 2. 在我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX 中输入您想要的用户名。
- 3. 在这样的文件管理器中上传这个应用程序。
- 4. 从此网站启动OnWorks Linux online 或Windows online emulator 或MACOS online emulator。
- 5. 从您刚刚启动的 OnWorks Linux 操作系统，使用您想要的用户名转到我们的文件管理器 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX。
- 6. 下载应用程序，安装并运行。
SCREENSHOTS
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商品描述
Weaviate 简而言之：Weaviate 是一个矢量搜索引擎和矢量数据库。 Weaviate 使用机器学习来矢量化和存储数据，并找到自然语言查询的答案。 使用 Weaviate，您还可以将您的自定义 ML 模型用于生产规模。 Weaviate 详细信息：Weaviate 是一个低延迟的矢量搜索引擎，开箱即用地支持不同的媒体类型（文本、图像等）。 它提供语义搜索、问题-答案-提取、分类、可定制模型 (PyTorch/TensorFlow/Keras) 等。 Weaviate 在 Go 中从头开始构建，存储对象和向量，允许将向量搜索与结构化过滤与云原生数据库的容错相结合，所有这些都可以通过 GraphQL、REST 和各种语言客户端访问。
产品优势
- 开箱即用的模块：NLP/语义搜索、自动分类和图像相似性搜索
- 易于集成到您当前的架构中，具有完整的 CRUD 支持，就像您习惯于其他 OSS 数据库一样
- 云原生、分布式、在 Kubernetes 上运行良好并随您的工作负载扩展
- Weaviate 具有模块化设置，允许您在 Weaviate 中使用您的 ML 模型，但您也可以使用开箱即用的 ML 模型（例如，SBERT、ResNet、fasttext 等）
- Weaviate 负责可扩展性，因此您无需在生产中可靠且高效地部署和维护 ML 模型
程式语言
Go
分类
这是一个也可以从 https://sourceforge.net/projects/weaviate.mirror/ 获取的应用程序。 它已托管在 OnWorks 中，以便通过我们的免费操作系统之一以最简单的方式在线运行。
