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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
There are some features they should enable in the cloud console Análise coletada por e hospedada no G2.com.
20 de 21 Avaliações Totais para Weaviate
Sentimento Geral da Revisão para Weaviate
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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 Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Release process is usually smooth but there have been some "undocumented" gotchas. But team helped to resolve. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
the initial setup is genuinely quite easy Análise coletada por e hospedada no 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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
É um projeto de código aberto e oferece personalizações, com menos alucinações e vazamento de dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Eles deveriam melhorar sua documentação, pois é realmente crucial para integrar e usar os serviços facilmente, também deveriam melhorar o suporte e a facilidade de uso. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Weaviate demonstra ser amigável ao usuário, com uma interface bem projetada que facilita a navegação fácil. A natureza intuitiva da plataforma a torna acessível tanto para iniciantes quanto para usuários experientes. O suporte ao cliente do Weaviate é responsivo e prestativo. A equipe de suporte é rápida em resolver dúvidas, e os fóruns da comunidade oferecem um recurso adicional para a resolução colaborativa de problemas. Torna-se uma parte integral do nosso fluxo de trabalho, especialmente para projetos que exigem capacidades avançadas de IA. Sua confiabilidade e desempenho consistente contribuem para seu uso frequente em nossos projetos de desenvolvimento de IA. A flexibilidade da plataforma garante compatibilidade com uma ampla gama de aplicações e casos de uso. O processo de implementação é suave. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Embora o Weaviate se destaque em muitos aspectos, há espaço para melhorias em termos de clareza da documentação. Alguns aspectos da implementação podem ser mais claros com exemplos e casos de uso mais detalhados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Weaviate é uma alegria de usar. Configurei um cluster em algumas horas. Documentação muito boa, performante, um bom nível de abstração onde não sinto que as coisas são vagas.
É flexível o suficiente para que eu possa usar meu conhecimento de IR e ML e sentir bastante controle sobre como a busca é realizada.
Posso usar meu próprio modelo de incorporação, reranker e ajustar a busca híbrida para atender ao meu caso de uso. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Poderia ser mais barato! Mas é mais barato do que outro concorrente que experimentei. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Configurar um cliente de IA é uma tarefa complexa. Weaviate torna possível experimentar diferentes LLMs combinados com busca híbrida. Desta forma, obtemos o melhor dos dois mundos. Podemos fazer inferências com base em buscas mais tradicionais e ajudar o modelo a produzir melhores resultados.
Weaviate pode ser executado localmente, no local ou na nuvem. Isso é realmente útil para um grande número de casos de uso. Também fornece um caminho claro caso queiramos nos afastar do Weaviate Cloud. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Até agora, nosso maior desafio tem sido criar uma interface de chat com o Weaviate. Tenho certeza de que é possível, mas não há guias oficiais sobre isso. Talvez algo nos moldes da Assistants API fornecida pela OpenAI seria realmente útil. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Eu aprecio a eficiência do Weaviate como um Banco de Dados Vetorial, oferecendo integração perfeita com modelos LLM. Sua computação rápida, juntamente com as capacidades para busca semântica e RAGs, é admirável. Além disso, seu serviço de computação pronto para uso não é apenas eficiente, mas também tem um preço razoável, tornando-o uma excelente escolha para várias aplicações. É encorajador ver seu desenvolvimento contínuo e a crescente comunidade de apoio que o acompanha, com uma equipe de suporte muito competente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Um desafio de usar o Weaviate é sua curva de aprendizado acentuada, especialmente para aqueles que são novos na área, exigindo uma quantidade considerável de habilidades técnicas de programação para utilizar plenamente seus recursos. Uma vez que você a atinge, as possibilidades são infinitas! Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Como um novato há apenas alguns meses, eu precisava de uma maneira de implementar embeddings que fosse fácil e relativamente barata. O WCS atendeu a ambos para mim. Além disso, à medida que comecei a ganhar mais experiência, pude apreciar mais a vasta gama de opções de incorporação e recuperação que o WCS tinha a oferecer. Agora, como um veterano experiente implantando meu terceiro sistema RAG, estou extremamente feliz com a decisão que tomei no início de optar pelo WCS. Integrar ao meu código foi muito fácil. O suporte deles é ótimo e pontual, e eles parecem dedicar um bom esforço para melhorar continuamente um sistema já superior. No RAG, suas respostas só serão tão boas quanto os documentos que seu modelo recebe para analisar, e devo dizer que as buscas de similaridade cosseno do WCS consistentemente me retornaram os melhores documentos para as melhores respostas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Acho necessário fazer consultas no painel do WCS tanto para projetar o código de processamento quanto para solucionar problemas -- e apenas para ver o que há na minha loja de vetores. A sintaxe da consulta, embora não seja terrivelmente difícil, não é a mais intuitiva. Às vezes, leva alguns minutos para voltar e pesquisar como construir as consultas específicas de que você precisa. Seria útil se as consultas que você cria fossem armazenadas no painel. Infelizmente, o WCS tem o mau hábito de deletá-las, forçando você a ter que voltar e recriá-las toda vez que precisar delas. Esse é, na verdade, meu maior aborrecimento. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Weaviate é a maneira econômica e mais rápida de implementar sua indexação de vetores e busca de similaridade de vetores para sua plataforma! Estávamos operando em poucas horas. A equipe de suporte no Slack é muito prestativa. Um 10/10 para o produto e as pessoas por trás dele. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Atualizações automáticas seriam úteis pelo menos nas instâncias gerenciadas na nuvem do Weaviate. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
