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weaviate

weaviateは、weaviateが公開しているオープンソースのAIエージェントプロジェクトです(GitHub: weaviate/weaviate)。GitHubスターは16,874、フォークは1,423で、NOASSERTIONライセンスの下で公開されています。GitHubでの最終更新は2026年10月8日です。

Vector search plus structured filtering in one database.

★ 16.9k スター⑂ 1.4k フォークNOASSERTION更新 2026年10月
▦ ビジュアル — このプロジェクトのREADMEには埋め込み可能なスクリーンショットがないため、
ここではプレースホルダーを表示しています。下のガイド自体は完全な内容です。
// プロジェクトの基本情報

プロジェクト基本情報

リポジトリ
weaviate/weaviate
GitHubスター
16,874
フォーク
1,423
ライセンス
NOASSERTION
GitHubでの最終更新
2026年10月8日
掲載タイプ
完全なインストールガイド
公式サイト
Official site
// 仕組み

仕組み

  1. Know your goal

    Be clear about the problem you are solving before installing.

  2. Get the code

    Clone the repository and skim the docs for hardware or key requirements.

  3. Configure it

    Install dependencies, then add API keys, endpoints, or local-model settings.

  4. Take it for a spin

    Launch the example flow and verify the output matches expectations.

// 機能

選ばれる理由

Objects + vectors

Store data and embeddings together.

Hybrid search

Vector plus keyword search in one query.

Generative search

Built-in generative retrieval capabilities.

Cloud-native

Scalable, fault-tolerant architecture.

Go core

Efficient and concurrency-friendly.

Strong docs

Extensive developer documentation.

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// 自分で実行

自分で実行してみる

  1. Step 1 — Clone the repo

    Download the source and move into the project folder.

    git clone https://github.com/weaviate/weaviate.git
    cd weaviate
  2. Step 2 — Build

    Compile the Go services.

    go build ./...
  3. Step 3 — Deploy

    Follow the developer docs — Docker is the fastest way to try it.

    # see https://weaviate.io/developers/weaviate/
// 活用例

作れるもの

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// よくある質問

よくある質問

Who maintains Weaviate?

It is maintained by the weaviate organization at weaviate/weaviate, with 1,423 forks.

Is Weaviate free to use?

GitHub does not assert a license for this repo, so treat the code as all rights reserved until the author adds one. Check the repository for any LICENSE file.

Do I need a paid API to use it?

Self-hosting is the free path; a managed cloud also exists.

How does it compare to other vector databases?

Compare with Qdrant, Milvus, and pgvector on filtering, generative features, and operations.

How do I get started?

The quickstart in the developer docs — usually Docker-based — is the fastest route.

// さらに探索

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