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Weaviate

벡터 + 키워드 하이브리드 검색을 지원하는 벡터 데이터베이스입니다. 벡터 검색과 BM25 키워드 검색을 결합하여 더 정확한 검색 결과를 제공합니다.

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어디에 쓰이나요?

  • 하이브리드 검색: 벡터 유사도 검색 + 키워드 매칭을 결합하여 검색 품질 향상
  • RAG 파이프라인: Dify, LangChain 등에서 벡터 DB 백엔드로 사용
  • 멀티테넌시: 하나의 Weaviate에서 여러 프로젝트/사용자의 데이터를 격리하여 관리
  • 자동 벡터화: 내장 모듈로 텍스트를 자동으로 벡터로 변환 (별도 임베딩 서버 불필요)

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Docker Compose

docker-compose.yml
services:
  weaviate:
    image: cr.weaviate.io/semitechnologies/weaviate:latest
    container_name: weaviate
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "8080:8080"
      - "50051:50051"
    environment:
      QUERY_DEFAULTS_LIMIT: 25
      AUTHENTICATION_ANONYMOUS_ACCESS_ENABLED: "true"
      PERSISTENCE_DATA_PATH: "/var/lib/weaviate"
      DEFAULT_VECTORIZER_MODULE: "none"
      CLUSTER_HOSTNAME: "node1"
    volumes:
      - weaviate_data:/var/lib/weaviate

volumes:
  weaviate_data:

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실행

docker compose up -d

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접속 확인

curl http://localhost:8080/v1/meta

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기본 정보

항목값
REST API 포트8080
gRPC 포트50051

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라이선스

구분내용
라이선스BSD 3-Clause
개인 사용자유롭게 사용 가능
상업적 사용자유롭게 사용 가능, 수정/재배포 제한 없음

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참고