— Technologie maîtrisée

Weaviate

La base vectorielle open source AI-native, recherche hybride et vectorisation intégrées.

Weaviate est une base vectorielle open source AI-native : elle stocke objets et embeddings et sert une recherche hybride qui fusionne BM25 et similarité vectorielle en une requête. Ses modules de vectorisation intégrés génèrent les embeddings à l'ingestion, et la multi-tenancy isole chaque client. En GraphQL, REST ou gRPC, cloud managé ou self-hosted, c'est notre choix quand on veut une recherche sémantique sans monter le pipeline d'embeddings.

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[ Pourquoi Weaviate ]

Ce que Weaviate apporte à votre projet.

Cas d'usage typiques : Recherche sémantique sur une base documentaire, RAG multi-tenant, moteur de recommandation.

  1. 01

    Recherche hybride BM25 + vecteurs, fusionnée en une seule requête.

  2. 02

    Modules de vectorisation intégrés : embeddings générés à l'ingestion.

  3. 03

    Multi-tenancy native pour isoler les données de chaque client.

  4. 04

    APIs GraphQL, REST et gRPC ; cloud managé ou self-hosted (Docker, Kubernetes).

[ Équipe ]

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