Weaviate 向量数据库的配置与使用

01. Weaviate 介绍

Weaviate 是一个完全用 Go 语言构建的开源向量数据库，具备强大的数据存储与检索功能。为了满足不同用户和用例的需求，Weaviate 提供了多种部署方式：

• Weaviate 云：利用 Weaviate 官方的云服务，支持数据复制、零停机更新和无缝扩展，非常适合评估、开发和生产环境。
• Docker 部署：通过 Docker 容器进行 Weaviate 向量数据库的部署，适用于评估和开发场景。
• K8s 部署：在 Kubernetes 环境中部署 Weaviate 向量数据库，适合用于开发和生产场景。
• 嵌入式 Weaviate：基于本地文件的 Weaviate 向量数据库构建方式，适用于评估场景。但嵌入式 Weaviate 仅支持 Linux 和 macOS 系统，不支持 Windows。

Weaviate 与 Pinecone/TCVectorDB 一样，具有集合的概念。在 Weaviate 中，集合类似于传统关系型数据库中的表，负责管理特定类型的数据/数据对象。使用 Weaviate 的流程相当简单：

1. 创建并部署 Weaviate 数据库（通过 Weaviate 云或 Docker 部署）。
2. 安装 Python 客户端或 LangChain 集成包。
3. 连接 Weaviate（可以是本地连接或云端连接）。
4. 创建数据集/集合（可以通过代码或可视化管理界面创建）。在 Weaviate 中，集合名称必须以大写字母开头，并且只能包含字母、数字和下划线，这与 Python 的类名规范非常相似。
5. 添加数据/向量。
6. 执行相似性搜索或带过滤器的相似性搜索。

参考资料：

• Weaviate 官网
• Weaviate 快速上手指南
• LangChain Weaviate 集成包翻译文档
• 大模型中转API推荐
• ✨中转使用教程

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02. Weaviate 云服务

Weaviate 官方为所有注册登录的账号提供了无限量的 Weaviate 云服务（免费账号每个实例使用时间最大为 14 天，付费账户不限），通过邮箱注册登录 Weaviate 后，找到后台管理系统的 Clusters(集群) 即可快速创建 Weaviate 向量数据库实例。

• Weaviate 后台管理面板：https://console.weaviate.cloud/dashboard
• 模型列表页面：https://yibuapi.com/pricing
  
  创建好 Weaviate 云服务器集群后，平台提供了 REST 和 gRPC 两种链接方式的地址与 API 秘钥，在客户端中即可快速连接到云服务。

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03. Docker 部署 Weaviate 向量数据库

在 Docker 上部署 Weaviate 向量数据库非常简单，如果使用默认值，则不需要 docker-compose.yml 文件来运行镜像（适用于开发场景），安装好 Docker 之后，执行如下命令：

docker run -d --name weaviate-dev -p 8080:8080 -p 50051:50051 cr.weaviate.io/semitechnologies/weaviate:1.24.20

上述的命令就会快速创建一个叫 weaviate-dev 的容器并在后台运行，该容器暴露了两个端口，8080 和 50051，其中 8080 端口为 REST 接口连接端口、50051 为 gRPC 服务连接端口。

除此之外，使用 Docker 部署的 Weaviate 向量数据库服务，还有以下几个常见命令：

# 启动 weaviate 服务
docker start weaviate

# 关闭 weaviate 服务
docker stop weaviate

# 移除 weaviate 容器
docker rm weaviate-dev

# 查看当前 docker 容器所有镜像
docker images

# 移除 weaviate 镜像
docker rmi cr.weaviate.io/semitechnologies/weaviate

# 查看当前运行的 docker 服务
docker ps

# 查看所有 docker 容器（涵盖启动和未启动）
docker ps -a