Qué es
Weaviate es una base de datos vectorial de código abierto para buscar por significado en textos, imágenes y otros datos. Combina búsqueda vectorial y por palabras clave en una sola consulta y puede generar los embeddings por ti conectándose a proveedores como OpenAI o Cohere. Puedes autoalojarla con Docker o Kubernetes, o usar Weaviate Cloud, su versión gestionada.
Cómo se usa
- Autoaloja la base con Docker o Kubernetes, o créala en Weaviate Cloud.
- Deja que genere los embeddings al importar, con módulos para OpenAI, Cohere, Hugging Face y otros.
- Busca con consultas híbridas que mezclan significado y palabras clave.
- Aísla a cada cliente con multi-tenancy dentro de una misma colección.
- Genera respuestas (RAG) directamente desde la consulta con un modelo de lenguaje.
Para qué sirve
- Un SaaS de recursos humanos en Monterrey que busca en los CV por habilidades y no solo por palabras exactas.
- Un equipo que usa Dify y necesita una base vectorial autoalojada para sus agentes.
- Una empresa con datos sensibles que quiere búsqueda semántica sin enviar sus documentos a una nube externa.
A favor
- Código abierto y autoalojable, o gestionado en Weaviate Cloud
- Búsqueda híbrida (vectores y palabras clave) de serie
- Genera embeddings al importar, sin programar ese paso
- Multi-tenancy pensado para productos SaaS con muchos clientes
En contra
- Operarla a gran escala exige ajustar memoria y réplicas
- El sandbox gratuito de la nube dura solo 14 días
- Panel y documentación solo en inglés
