Weaviate es una base de datos vectorial de código abierto, diseñada para ofrecer búsqueda semántica inteligente a través de modelos de machine learning. Está orientada a científicos de datos, investigadores en IA y desarrolladores que trabajan con datos no estructurados o híbridos (como texto e imágenes).

Integra de forma nativa modelos de embeddings populares y admite indexación automática, búsqueda por similitud y filtrado por metadatos. Es adecuada para organizaciones de todos los tamaños, especialmente en sectores como SaaS, salud, comercio electrónico e investigación.
Principales ventajas:

• Vectorización automática integrada con modelos IA

• Búsqueda híbrida (vectores + filtros estructurados)

• Código abierto con opciones autogestionadas o en la nube

¿Cuáles son las principales funcionalidades de Weaviate?

Vectorización integrada y compatibilidad con modelos

Weaviate puede vectorizar datos automáticamente utilizando modelos integrados o externos.

• Compatible con OpenAI, Hugging Face, Cohere, entre otros

• Conversión texto-a-vector sin pasos adicionales

• También permite importar vectores generados externamente

Búsqueda semántica e híbrida

Permite combinar búsqueda por similitud con filtros clásicos para resultados más precisos.

• Búsqueda por similitud (coseno, producto punto, distancia L2)

• Filtros por metadatos combinados con vectores

• Soporte para datos multimodales: texto, imagen y atributos estructurados

Esquema flexible basado en clases

La estructura de datos en Weaviate se organiza mediante clases y propiedades personalizables.

• Diseño flexible para flujos de trabajo de ML

• Relaciones entre clases y validación de esquema

• Consulta y gestión mediante GraphQL o REST

APIs modernas: GraphQL y REST

Weaviate ofrece interfaces potentes y fáciles de usar para consultar y gestionar datos vectoriales.

• API GraphQL con filtros, ordenamientos y agregaciones

• Endpoints REST para importaciones en lote y configuración

• SDKs disponibles en Python, JavaScript y otros lenguajes

Escalabilidad y despliegue flexible

Se puede usar como servicio en la nube o instalar en infraestructuras propias.

• Escalado horizontal con soporte para sharding y replicación

• Implementación vía Docker o Kubernetes

• Opción gestionada disponible como servicio en la nube

¿Por qué elegir Weaviate?

• Código abierto y extensible: Sin dependencia de proveedores, con comunidad activa

• Integración directa con modelos: No requiere pipeline de vectorización adicional

• Búsqueda híbrida avanzada: Combina semántica y filtrado estructurado

• Flexible para todo tipo de proyectos: Desde prototipos hasta soluciones empresariales

• Diseñado para desarrolladores: APIs modernas y buena documentación