建立 2026-09-15 更新 2026-09-15

Weaviate 影音

全部來自官方頻道。建議先看一分鐘 Embedded，再看 meetup 或 JP Hwang 的架構演講。

官方：How to set up Weaviate Embedded with Python

不需自架伺服器：pip install、connect_to_embedded、指定 OpenAI vectorizer、插入三句話、用 near text 查詢。資料存在本機，重啟 Python 後 collection 仍在。對應本站 Weaviate 的最小範例。

約 40 分鐘。安裝、Docker、schema、匯入、GraphQL 查詢。API 是較早的版本，但 schema／vectorizer／物件模型這些觀念沒變。時間軸：安裝約 4:00、Docker 10:00、schema 12:00、查詢 30:00。

JP Hwang 說明向量庫不只是「能存向量的資料庫」：index 種類、hybrid、RAG、量化、多租戶如何影響儲存與查詢。適合在學會 Hello World 之後，用來評估 Weaviate 相對於「在 Postgres 加一欄 vector」差在哪。