Die Vektor-Datenbank für Ihre KI-Anwendungen
Eine Vektor-Datenbank, angetrieben von Weaviate, installiert und gewartet von DINAO. Semantische Suche und RAG auf Ihren Daten — gehostet in Frankreich, nicht in einer amerikanischen Cloud.
Was ist Weaviate?
Weaviate ist eine Open-Source-Vektor-Datenbank und Cloud-Native. Sie speichert sowohl Objekte als auch deren Vektoren und kombiniert Vektorsuche (semantisch), hybride Suche und strukturiertes Filtering : Sie ist ein zentraler Infrastrukturbaustein für KI-Anwendungen (RAG, semantische Suche).
Geschrieben in Go mit hochperformanter HNSW-Indizierung, stellt Weaviate REST-, gRPC- und GraphQL-APIs bereit. Seine Module Vectorizer und Generative verbinden sich mit Embedding- und Generierungsmodellen — lokal (Ollama) oder remote (OpenAI, Cohere, HuggingFace…) —, um Ihre Daten beim Import zu vektorisieren und Ihre RAG-Pipelines zu speisen.
Unter der BSD-3-Clause-Lizenz und bereitbar in Docker / Kubernetes, wird Weaviate hier von DINAO infogegärt: Installation, HTTPS, Backups und Updates werden übernommen, um Ihren KI-Anwendungen eine leistungsstarke Vektorspeicher-Lösung zu bieten, die in Frankreich gehostet wird.
Hosten Sie Weaviate bei DINAO
Ressourcenstufen kompatibel mit den Anforderungen von Weaviate (min. 2 vCPU / 2 Go / 5 Go). In Frankreich gehostet, vollständig gemanagt.
- 2 dedizierte vCPUs
- 4 Go RAM
- 40 GB NVMe
- Tägliche Backups
- Gemanagt & überwacht von DINAO
- 4 dedizierte vCPUs
- 8 Go RAM
- 80 GB NVMe
- Tägliche Backups
- Gemanagt & überwacht von DINAO
- 8 dedizierte vCPUs
- 16 Go RAM
- 160 GB NVMe
- Tägliche Backups
- Gemanagt & überwacht von DINAO
1 verborgene Stufe(n) (unzureichende Ressourcen für diese App) : Découverte
Diese Anwendung nutzt KI
Der Container hostet die Anwendung, nicht die KI-Engine (die dedizierte GPUs erfordert) : Die Inferenz erfolgt extern, mit Ihrem eigenen Anbieter-Schlüssel. Bevorzugen Sie eine souveräne Engine — Mistral AI, NumSpot, Scaleway oder OVHcloud AI Endpoints (Frankreich, DSGVO) ; ein internationaler Anbieter (OpenAI, Anthropic…) nur, wenn eine spezifische Anforderung dies erfordert. Inferenz-Abonnements sind im Hosting nicht enthalten.
Technische Details
Sie fragen sich…
Wofür wird eine Vektor-Datenbank verwendet?
Sie speichert „Embeddings“ (numerische Repräsentationen Ihrer Texte, Bilder…) und ermöglicht die Suche nach semantischer Ähnlichkeit. Sie ist der unverzichtbare Baustein für RAG und intelligente Suche in Ihren Dokumenten.
Verlassen meine Daten einen KI-Anbieter?
Nicht im souveränen Modus. Wenn Sie Weaviate an ein lokales Embedding-Modell anschließen (z. B. Ollama auf Ihrer DINAO-Instanz), bleibt alles in Frankreich. Siehe den Hinweis zur Souveränität unten.
Welche Modelle kann ich anschließen?
Weaviate integriert sich in viele Vectorizer: Lokale Modelle (Ollama) für einen souveränen Einsatz oder externe APIs (OpenAI, Cohere, HuggingFace…), wenn Sie dies wählen.
Welches Volumen kann Weaviate verarbeiten?
Von einigen Tausend bis zu mehreren Millionen Vektoren, je nach Tarif. Dank der HNSW-Indizierung und der Cloud-Native-Architektur bleibt die Latenz auch im großen Maßstab beherrschbar.
Sind technische Kenntnisse erforderlich?
Eine Anwendungsintegration ist erforderlich (über REST, gRPC, GraphQL oder Python/JS-Clients). DINAO übernimmt die Installation, Sicherheit und Updates der Infrastruktur.
