Meilisearch vs. Weaviate

Meilisearch vs. Weaviate

简介

今天我们来聊聊两个小伙伴，Meilisearch 和 Weaviate。这两个开源搜索引擎都有点小牛，比如提供高效的搜索功能和支持向量搜索。但它们各自有着不同的特长，下面我们来深入了解一下，这两个小可爱到底各自擅长啥，有啥区别。

Meilisearch

Meilisearch 是个开源的全文搜索引擎，专门用来提供快速和准确的文本搜索。

特性：

• 全局搜索：支持全文检索、模糊搜索、过滤和排序，简直是找东西的好帮手。
• 向量存储：新版本中支持向量存储功能，可以用来进行基于嵌入向量的搜索，帮你搞定那些深度学习的嵌入搜索。
• 易用性：提供简单的API，设置和使用都 super easy！适用于需要快速部署和高效搜索的场景。
• 数据存储：数据存储在本地文件系统中。默认情况下，数据存储路径为 Meilisearch 实例启动时指定的路径（比如，data.ms 目录）。

数据存储位置：

你的数据会被存在本地文件系统，具体路径看你怎么配置 Meilisearch 啦。

meilisearch --db-path /path/to/your/data

Weaviate

Weaviate 是个开源的向量搜索引擎，专注于向量搜索和知识图谱管理。

特性：

• 向量搜索：主要处理和查询高维向量数据，支持基于嵌入的相似性搜索。啥意思？就是那种用机器学习模型生成的嵌入向量，找相似的老厉害了。
• 图谱功能：这个宝贝还提供知识图谱功能，可以把数据表示成图形结构，并支持复杂的查询。
• 集成：与多种机器学习模型集成，直接从文本生成向量，省了不少事儿。
• 数据存储：可以配置成多种形式，包括本地文件系统、对象存储（比如 S3）或数据库。

数据存储位置：

Weaviate 的数据存储相当灵活，可以是本地文件系统，也可以是对象存储或数据库。具体看你怎么配置。

storage:
  backend: "filesystem"
  path: "/path/to/your/data"

总结

两者都是搜索的小能手，但它们干的可是不同的活儿：

• Meilisearch：主要用于文本搜索，提供高效的全文搜索功能，数据存储在本地文件系统中。
• Weaviate：主要用于向量搜索和知识图谱，支持多种数据存储选项，特别适合处理复杂的图数据和高维向量数据。

所以呢，得看你具体需要啥：

• 如果是找文档、搜文本，用 Meilisearch；
• 如果是搞向量搜索、知识图谱，那 Weaviate 更靠谱。

无论选谁，都能让你的搜索需求轻轻松松搞定！