これはWeaviateというLinuxアプリで、最新リリースはweaviate-v1.31.14-linux-amd64.tar.gzとしてダウンロードできます。ワークステーション向けの無料ホスティングプロバイダーであるOnWorksでオンラインで実行できます。
Weaviate with OnWorks という名前のこのアプリをオンラインで無料でダウンロードして実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOnWorksLinuxオンラインまたはWindowsオンラインエミュレーターまたはMACOSオンラインエミュレーターを起動します。
-5。起動したばかりのOnWorksLinux OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードし、インストールして実行します。
スクリーンショットは
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DESCRIPTION
Weaviate の概要: Weaviate はベクター検索エンジンおよびベクター データベースです。 Weaviate は、機械学習を使用してデータをベクトル化して保存し、自然言語クエリに対する回答を見つけます。 Weaviate を使用すると、カスタム ML モデルを実稼働スケールにすることもできます。 Weaviate の詳細: Weaviate は、さまざまなメディア タイプ (テキスト、画像など) をすぐにサポートする、低レイテンシのベクター検索エンジンです。 セマンティック検索、質問応答抽出、分類、カスタマイズ可能なモデル (PyTorch/TensorFlow/Keras) などを提供します。 Go でゼロから構築された Weaviate は、オブジェクトとベクターの両方を格納し、ベクター検索と構造化フィルタリングをクラウドネイティブ データベースのフォールト トレランスと組み合わせることを可能にし、すべて GraphQL、REST、およびさまざまな言語クライアントからアクセスできます。
オプション
- すぐに使用できるモジュール: NLP/セマンティック検索、自動分類、画像類似検索
- 現在のアーキテクチャに簡単に統合でき、他の OSS データベースで慣れ親しんだ CRUD を完全にサポート
- クラウドネイティブ、分散、Kubernetes 上で適切に動作し、ワークロードに合わせてスケーリング
- Weaviate には、Weaviate 内で ML モデルを使用できるモジュラー セットアップがありますが、すぐに使用できる ML モデル (SBERT、ResNet、fasttext など) を使用することもできます。
- Weaviate がスケーラビリティを処理するため、ML モデルを本番環境に確実かつ効率的にデプロイして維持する必要はありません
プログラミング言語
Go
カテゴリー
これは https://sourceforge.net/projects/weaviate.mirror/ からも取得できるアプリケーションです。 これは、OnWorks でホストされており、無料のオペレーティング システムの XNUMX つからオンラインで簡単に実行できます。
