Confusd_pai的博客

本文介绍了Weaviate向量数据库的搜索功能基础设置，包括连接配置、数据准备和导入流程。主要内容包括：1) 建立与本地Weaviate服务器的连接；2) 使用pandas读取CSV数据并进行预处理；3) 创建优化集合的关键配置方法，包括属性定义、Ollama向量化设置和生成式AI集成；4) 详细说明数据批量导入流程，从CSV映射到Weaviate数据对象的步骤和注意事项。文章特别强调了数据类型匹配、向量自动生成和批量导入优化等关键点，并提供了常见问题排查建议。

Weaviate是一个开源向量数据库，专为AI应用设计，支持语义搜索和知识图谱功能。本文总结了Weaviate的基础操作： 连接配置：提供了本地和远程连接方式，支持Docker容器运行实例。 集合管理：使用Collections组织数据，可配置向量化和生成式AI参数，支持删除重建集合。 数据操作：支持单条和批量数据导入，JSON格式准备数据，提供基本查询和向量获取功能。 向量搜索：核心功能包括基于语义的向量搜索和带过滤条件的混合搜索，可调整权重平衡关键词匹配与语义相似度。 高