La base vectorielle de vos applications IA
Une base de données vectorielle propulsée par Weaviate, installée et maintenue par DINAO. Recherche sémantique et RAG sur vos données — hébergés en France, pas dans un cloud américain.
Qu'est-ce que Weaviate ?
Weaviate est une base de données vectorielle open source et cloud-native. Elle stocke à la fois les objets et leurs vecteurs, et combine recherche vectorielle (sémantique), recherche hybride et filtrage structuré : c'est une brique d'infrastructure centrale pour les applications IA (RAG, recherche sémantique).
Écrite en Go avec une indexation HNSW haute performance, Weaviate expose des APIs REST, gRPC et GraphQL. Ses modules vectorizer et generative se connectent à des modèles d'embeddings et de génération — locaux (Ollama) comme distants (OpenAI, Cohere, HuggingFace…) — pour vectoriser vos données à l'import et alimenter vos pipelines RAG.
Sous licence BSD-3-Clause et déployable en Docker / Kubernetes, Weaviate est ici infogéré par DINAO : installation, HTTPS, sauvegardes et mises à jour pris en charge, pour offrir à vos applications IA une mémoire vectorielle performante et hébergée en France.
Hébergez Weaviate chez DINAO
Paliers de ressources compatibles avec les pré-requis de Weaviate (2 vCPU / 2 Go / 5 Go minimum). Hébergé en France, infogéré.
- 2 vCPU dédiés
- 4 Go de RAM
- 40 Go NVMe
- Sauvegardes quotidiennes
- Infogéré & supervisé par DINAO
- 4 vCPU dédiés
- 8 Go de RAM
- 80 Go NVMe
- Sauvegardes quotidiennes
- Infogéré & supervisé par DINAO
- 8 vCPU dédiés
- 16 Go de RAM
- 160 Go NVMe
- Sauvegardes quotidiennes
- Infogéré & supervisé par DINAO
1 palier(s) masqué(s) (ressources insuffisantes pour cette app) : Découverte
Cette application utilise l'IA
Le conteneur n'embarque pas de calcul IA : les étapes IA s'appuient sur une puissance externe au conteneur, fournie via un service complémentaire AI (Mistral, OpenAI, Anthropic…) branché avec votre propre clé. Prenez un pack de tokens pour démarrer (abonnements fournisseurs non inclus).
Détails techniques
Vous vous demandez…
À quoi sert une base de données vectorielle ?
Elle stocke des « embeddings » (représentations numériques de vos textes, images…) et permet la recherche par similarité sémantique. C'est la brique indispensable du RAG et de la recherche intelligente dans vos documents.
Mes données partent-elles chez un fournisseur d'IA ?
Pas en mode souverain. Si vous branchez Weaviate sur un modèle d'embeddings local (ex. Ollama sur votre instance DINAO), tout reste en France. Voir la note de souveraineté ci-dessous.
Quels modèles puis-je connecter ?
Weaviate s'intègre à de nombreux vectoriseurs : modèles locaux (Ollama) pour un usage souverain, ou API externes (OpenAI, Cohere, HuggingFace…) si vous le choisissez.
Quel volume Weaviate peut-il gérer ?
De quelques milliers à plusieurs millions de vecteurs selon la formule. Grâce à l'indexation HNSW et à l'architecture cloud-native, la latence reste maîtrisée à grande échelle.
Faut-il des compétences techniques ?
Une intégration applicative est nécessaire (via REST, gRPC, GraphQL ou les clients Python/JS). DINAO gère l'installation, la sécurité et les mises à jour de l'infrastructure.
