هذا هو تطبيق لينكس Weaviate، ويمكن تنزيل أحدث إصدار منه بـ weaviate-v1.33.0-linux-amd64.tar.gz. ويمكن تشغيله عبر الإنترنت من خلال موفر الاستضافة المجاني OnWorks لمحطات العمل.
قم بتنزيل وتشغيل هذا التطبيق المسمى Weaviate with OnWorks عبر الإنترنت مجانًا.
اتبع هذه التعليمات لتشغيل هذا التطبيق:
- 1. قم بتنزيل هذا التطبيق على جهاز الكمبيوتر الخاص بك.
- 2. أدخل في مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX باسم المستخدم الذي تريده.
- 3. تحميل هذا التطبيق في هذا الملف.
- 4. ابدأ تشغيل OnWorks Linux عبر الإنترنت أو محاكي Windows عبر الإنترنت أو محاكي MACOS عبر الإنترنت من هذا الموقع.
- 5. من نظام تشغيل OnWorks Linux الذي بدأته للتو ، انتقل إلى مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX مع اسم المستخدم الذي تريده.
- 6. قم بتنزيل التطبيق وتثبيته وتشغيله.
لقطات الشاشة:
نسج
الوصف:
Weaviate باختصار: Weaviate هو محرك بحث متجه وقاعدة بيانات متجهية. يستخدم Weaviate التعلم الآلي لتوجيه البيانات وتخزينها ، وللعثور على إجابات لاستفسارات اللغة الطبيعية. باستخدام Weaviate ، يمكنك أيضًا إحضار نماذج ML المخصصة الخاصة بك إلى نطاق الإنتاج. Weaviate بالتفصيل: Weaviate هو محرك بحث متجه بزمن انتقال منخفض مع دعم خارج الصندوق لأنواع وسائط مختلفة (نصوص ، صور ، إلخ). يوفر البحث الدلالي واستخراج الأسئلة والإجابات والتصنيف والنماذج القابلة للتخصيص (PyTorch / TensorFlow / Keras) والمزيد. تم إنشاء Weaviate من البداية في Go ، حيث يخزن كلاً من الكائنات والمتجهات ، مما يسمح بدمج البحث المتجه مع التصفية المنظمة مع التسامح مع أخطاء قاعدة البيانات السحابية الأصلية ، ويمكن الوصول إليها جميعًا من خلال GraphQL و REST وعملاء لغويين مختلفين.
شرح المميزات:
- وحدات جاهزة لـ: NLP / البحث الدلالي ، التصنيف التلقائي والبحث عن تشابه الصور
- من السهل دمجها في الهندسة المعمارية الحالية الخاصة بك ، مع دعم CRUD الكامل كما اعتدت عليه من قواعد بيانات OSS الأخرى
- تعمل السحابة الأصلية ، الموزعة ، بشكل جيد على Kubernetes وتتناسب مع أعباء عملك
- يحتوي Weaviate على إعداد معياري يسمح لك باستخدام نماذج ML الخاصة بك داخل Weaviate ، ولكن يمكنك أيضًا استخدام نماذج ML الجاهزة (على سبيل المثال ، SBERT ، ResNet ، fasttext ، إلخ)
- يعتني Weaviate بقابلية التوسع ، بحيث لا تضطر إلى نشر نماذج ML والحفاظ عليها في الإنتاج بشكل موثوق وفعال
لغة البرمجة
Go
التصنيفات
هذا تطبيق يمكن جلبه أيضًا من https://sourceforge.net/projects/weaviate.mirror/. تمت استضافته في OnWorks ليتم تشغيله عبر الإنترنت بأسهل طريقة من أحد أنظمتنا التشغيلية المجانية.