Weaviate
Base de données vectorielle open source combinant recherche sémantique, mots-clés et filtres, auto-hébergeable ou en service managé
Fiche mise à jour le
Notre avis
Pour qui
Équipes de développement qui veulent une recherche hybride (vectorielle et mots-clés) avec la liberté de l'auto-hébergement ou d'un service managé.
À éviter si
L'équipe n'a pas de compétences DevOps en interne : configurer et dimensionner un cluster Weaviate demande plus de préparation qu'une base de données vectorielle plus simple comme Chroma.
- Prix
- Freemium
- À partir de
- Open source auto-hébergé gratuit ; Weaviate Cloud gratuit (1 cluster) ; Flex dès 45 $/mois ; Premium dès 400 $/mois
- Prise en main
- Avancé
- En français
- Non
- API
- Oui
Présentation
Weaviate est une base de données vectorielle open source qui combine recherche vectorielle, recherche par mots-clés et filtrage structuré dans un seul moteur de recherche hybride. Le code source est gratuit et auto-hébergeable sans limite, en Docker ou Kubernetes. Pour ceux qui ne veulent pas gérer l'infrastructure, l'éditeur propose Weaviate Cloud, un service managé avec un plan gratuit permanent limité à un cluster par utilisateur, un plan Flex à partir de 45 $/mois facturé à l'usage sans engagement, et des plans Premium (mutualisé ou dédié) à partir de 400 $/mois sous forme de contrat prépayé. Les modèles d'embeddings intégrés (Weaviate Embeddings) sont facturés séparément, entre 0,025 et 0,065 $ par million de tokens selon le modèle choisi.
Weaviate n'est pas traduit en français : le site, la documentation et la console d'administration sont uniquement en anglais. L'éditeur ne documente pas de garantie RGPD spécifique pour le plan gratuit de Weaviate Cloud ; les plans Flex et Premium permettent en revanche de choisir la région AWS, GCP ou Azure, y compris en Europe. L'API REST et GraphQL est complète, avec des intégrations officielles vers LangChain, LlamaIndex, Haystack, OpenAI, Cohere et Hugging Face. La principale limite est la courbe d'apprentissage : configurer un schéma, choisir les bons vectorizers et dimensionner un cluster auto-hébergé demande des compétences DevOps que n'ont pas toutes les petites équipes.
Alternatives
Qdrant
Moteur de recherche vectorielle open source écrit en Rust, optimisé pour la performance, disponible en auto-hébergé ou en cloud
Pinecone
Base de données vectorielle managée en mode serverless pour la recherche sémantique et les applications de RAG à grande échelle
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