Reseñas y detalles del producto de Weaviate

The responsiveness of the support team and the ability to speak to real people about issues you may be having. The product has great functionality and enables quick wins in terms of integrating to our systems Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Release process is usually smooth but there have been some "undocumented" gotchas. But team helped to resolve. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

I like the API first/multi tenancy and ease of use of Weaviate. I use it not only as a vector database, I made a decision to use it as the core database for the entire app. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

There are some features they should enable in the cloud console Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

the initial setup is genuinely quite easy Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

We had an issue where our data corrupted and weaviate became entirely useless, retrieving different data at each request. During this time, weaviate took a day to respond each time, consistently shifting the blame onto us and not resolving the issue. There is no way you can help yourself as the actual management console is incredibly barebones. We had to move away from weaviate as the other two options were negotiating with support (which is a painful process when the blame is entirely shifted on you at all times) or using the control panel (which is incredibly barebones - there is not even a way of turning off your instance). Again, if you have an issue, do not expect to ever be able to resolve it. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Es un proyecto de código abierto y ofrece personalizaciones, con menos alucinaciones y filtraciones de datos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Deberían mejorar su documentación ya que es realmente crucial para integrar y utilizar los servicios fácilmente, también deberían mejorar el soporte y la facilidad de uso. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Weaviate resulta ser fácil de usar, con una interfaz bien diseñada que facilita la navegación. La naturaleza intuitiva de la plataforma la hace accesible tanto para principiantes como para usuarios experimentados. El soporte al cliente de Weaviate es receptivo y servicial. El equipo de soporte es rápido para abordar consultas, y los foros de la comunidad proporcionan un recurso adicional para la resolución colaborativa de problemas. Se convierte en una parte integral de nuestro flujo de trabajo, especialmente para proyectos que exigen capacidades avanzadas de IA. Su fiabilidad y rendimiento constante contribuyen a su uso frecuente en nuestros proyectos de desarrollo de IA. La flexibilidad de la plataforma asegura la compatibilidad con una amplia gama de aplicaciones y casos de uso. El proceso de implementación es fluido. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Aunque Weaviate sobresale en muchos aspectos, hay margen de mejora en cuanto a la claridad de la documentación. Algunos aspectos de la implementación podrían ser más claros con ejemplos más detallados y casos de uso. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Weaviate es un placer de usar. Configuré un clúster en un par de horas. Muy buena documentación, eficiente, un buen nivel de abstracción donde no siento que las cosas sean vagas.

Es lo suficientemente flexible como para que pueda usar mi conocimiento de IR y ML y sentirme bastante en control de cómo se realiza la búsqueda.

Puedo usar mi propio modelo de incrustación, reranker y ajustar la búsqueda híbrida para adaptarla a mi caso de uso. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¡Podría ser más barato! Pero es más barato que otro competidor que probé. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Configurar un cliente de IA es una tarea compleja. Weaviate hace posible probar diferentes LLMs combinados con búsqueda híbrida. De esta manera obtenemos lo mejor de ambos mundos. Podemos hacer inferencias basadas en búsquedas más tradicionales y ayudar al modelo a generar mejores resultados.

Weaviate se puede ejecutar localmente, en las instalaciones o en la nube. Esto es realmente útil para una gran cantidad de casos de uso. También proporciona un camino claro en caso de que queramos alejarnos de Weaviate Cloud. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Hasta ahora, nuestro mayor desafío ha sido crear una interfaz de chat con Weaviate. Estoy seguro de que es posible, pero no hay guías oficiales al respecto. Tal vez algo en la línea de la API de Asistentes proporcionada por OpenAI sería realmente útil. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Aprecio la eficiencia de Weaviate como una base de datos vectorial, ofreciendo una integración perfecta con modelos LLM. Su rápida computación, junto con las capacidades para búsqueda semántica y RAGs, es admirable. Además, su servicio de computación listo para usar no solo es eficiente sino también razonablemente asequible, lo que lo convierte en una excelente opción para diversas aplicaciones. Es alentador ver su desarrollo continuo y la creciente comunidad de apoyo que lo acompaña, con un equipo de soporte muy competente. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Un desafío de usar Weaviate es su pronunciada curva de aprendizaje, especialmente para aquellos que son nuevos en el campo, requiriendo una cantidad considerable de habilidades técnicas de programación para utilizar completamente sus características. Una vez que lo alcanzas, ¡las posibilidades son infinitas! Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Como novato hace solo unos pocos meses, necesitaba una forma de implementar incrustaciones que fuera fácil y relativamente económica. WCS cumplió con ambos para mí. Además, a medida que comencé a ganar más experiencia, pude apreciar más la amplia gama de opciones de incrustación y recuperación que WCS tenía para ofrecer. Ahora, como un veterano experimentado desplegando mi tercer sistema RAG, estoy extremadamente feliz con la decisión que tomé al principio de optar por WCS. Integrar en mi código fue muy fácil. Su soporte es excelente y oportuno, y parecen dedicar una buena cantidad de esfuerzo a mejorar continuamente un sistema ya superior. En RAG, tus respuestas solo serán tan buenas como los documentos que se le den a tu modelo para analizar, y tengo que decir que las búsquedas de similitud coseno de WCS me han devuelto consistentemente los mejores documentos para las mejores respuestas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Encuentro necesario hacer consultas en el tablero de WCS tanto para diseñar el código de procesamiento como para solucionar problemas, y solo para ver qué hay en mi almacén de vectores. La sintaxis de consulta, aunque no es terriblemente difícil, no es la más intuitiva. A veces toma unos minutos volver a investigar cómo construir las consultas específicas que necesitas. Sería útil si las consultas que creas se almacenaran en el tablero. Desafortunadamente, WCS tiene la mala costumbre de eliminarlas, obligándote a tener que volver a crearlas cada vez que las necesitas. Ese es, de hecho, mi mayor molestia. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Weaviate es la forma más rentable y rápida de implementar su indexación de vectores y búsqueda de similitud de vectores para su plataforma. Estuvimos en funcionamiento en pocas horas. El equipo de soporte en Slack es muy servicial. Un 10/10 para el producto y las personas detrás de él. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Las actualizaciones automáticas serían útiles al menos en las instancias en la nube gestionadas por Weaviate. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.