模型提供商集成

Weaviate 与各种 自托管 和 基于 API 的模型集成，这些模型来自各种提供商。

这可以增强开发体验，例如能够

• 直接将对象导入到 Weaviate，而无需手动指定嵌入向量，以及
• 使用生成式 AI 模型构建集成的检索增强生成 (RAG) 管道。

模型提供商集成

基于 API

模型提供商	嵌入向量	生成式 AI	其他
Anthropic	-	文本	-
Anyscale	-	文本	-
AWS	文本	文本
Cohere	文本, 多模态	文本	重排序器
上下文 AI	-	文本	重排序器
Databricks	文本	文本	-
FriendliAI	-	文本	-
Google	文本, 多模态	文本	-
Hugging Face	文本	-	-
Jina AI	文本, 多模态	-	重排序器
Mistral	文本	文本	-
NVIDIA	文本, 多模态	文本	重排序器
OctoAI (已弃用)	文本	文本	-
OpenAI	文本	文本	-
Azure OpenAI	文本	文本	-
Voyage AI	文本, 多模态	-	重排序器
Weaviate	文本, 多模态	-	-
xAI	-	文本	-

启用所有基于 API 的模块

从 Weaviate v1.33 开始，所有基于 API 的模型集成默认可用。对于旧版本，您可以设置 ENABLE_API_BASED_MODULES 环境变量 为 true 以启用所有这些模块。

本地托管

模型提供商	嵌入向量	生成式 AI	其他
GPT4All (已弃用)	文本 (已弃用)	-	-
Hugging Face	文本, 多模态 (CLIP)	-	重排序器
KubeAI	文本	-	-
Model2vec	文本	-	-
Meta ImageBind	多模态	-	-
Ollama	文本	文本	-

课程嵌入模型评估与选择

嵌入模型是向量搜索的核心。了解如何评估和选择适合您用例的嵌入模型。

开放学院课程

Weaviate 如何生成嵌入向量？

当启用嵌入向量的模型提供商集成时，Weaviate 会自动为添加到数据库中的对象生成嵌入向量。

这是通过将源数据提供给集成提供商来完成的，然后提供商将嵌入向量返回给 Weaviate。然后，嵌入向量存储在 Weaviate 数据库中。

Weaviate 按照以下方式生成对象的嵌入向量

• 选择具有 text 或 text[] 数据类型的属性，除非它们被配置为跳过
• 在连接值之前，按字母顺序 (a-z) 对属性进行排序
• 如果配置了，则在前面加上集合名称

区分大小写

对于 Weaviate v1.27 之前的版本，上述创建的字符串在发送到模型提供商之前会转换为小写。从 v1.27 开始，字符串将按原样发送。

如果您希望文本转换为小写，可以通过设置 LOWERCASE_VECTORIZATION_INPUT 环境变量来实现。对于 text2vec-contextionary 集成，文本始终转换为小写。

问题和反馈

如果您有任何问题或反馈，请在 用户论坛 中告诉我们。

技术问题

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文档反馈

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