La base vectorial de tus aplicaciones de IA
Una base de datos vectorial impulsada por Weaviate, instalada y mantenida por DINAO. Búsqueda semántica y RAG sobre tus datos — alojados en Francia, no en una nube estadounidense.
¿Qué es Weaviate?
Weaviate es una base de datos vectorial de código abierto y cloud-native. Almacena tanto los objetos como sus vectores, y combina la búsqueda vectorial (semántica), la búsqueda híbrida y el filtrado estructurado : es un componente central de infraestructura para las aplicaciones IA (RAG, búsqueda semántica).
Escrito en Go con una indexación HNSW de alto rendimiento, Weaviate expone APIs REST, gRPC y GraphQL. Sus módulos vectorizer y generative se conectan a modelos de embeddings y generación — locales (Ollama) como remotos (OpenAI, Cohere, HuggingFace…) — para vectorizar tus datos al importar y alimentar tus pipelines RAG.
Bajo licencia BSD-3-Clause y desplegable en Docker / Kubernetes, Weaviate es aquí gestionado por DINAO : instalación, HTTPS, copias de seguridad y actualizaciones incluidas, para ofrecer a tus aplicaciones de IA una memoria vectorial de alto rendimiento y alojada en Francia.
Aloja Weaviate en DINAO
Niveles de recursos compatibles con los requisitos de Weaviate (mínimo 2 vCPU / 2 Go / 5 Go). Alojado en Francia, gestionado.
- 2 vCPU dedicados
- 4 Go de RAM
- 40 Go NVMe
- Copias de seguridad diarias
- Gestionado y supervisado por DINAO
- 4 vCPU dedicados
- 8 Go de RAM
- 80 Go NVMe
- Copias de seguridad diarias
- Gestionado y supervisado por DINAO
- 8 vCPU dedicados
- 16 Go de RAM
- 160 Go NVMe
- Copias de seguridad diarias
- Gestionado y supervisado por DINAO
1 nivel(es) oculto(s) (recursos insuficientes para esta app) : Découverte
Esta aplicación utiliza IA
El contenedor aloja la aplicación, no el motor de IA (que exige GPUs dedicadas) : la inferencia se conecta externamente, con tu propia clave de proveedor. Prioriza un motor soberano — Mistral AI, NumSpot, Scaleway o OVHcloud AI Endpoints (Francia, GDPR) ; un actor internacional (OpenAI, Anthropic…) solo si una capacidad específica lo exige. Suscripciones de inferencia no incluidas en el alojamiento.
Detalles técnicos
Te preguntas…
¿Para qué sirve una base de datos vectorial?
Almacena « embeddings » (representaciones numéricas de tus textos, imágenes…) y permite la búsqueda por similitud semántica. Es el componente indispensable del RAG y de la búsqueda inteligente en tus documentos.
¿Mis datos se envían a un proveedor de IA?
No en modo soberano. Si conectas Weaviate a un modelo de embeddings local (ej. Ollama en tu instancia DINAO), todo permanece en Francia. Consulta la nota de soberanía más abajo.
¿Qué modelos puedo conectar?
Weaviate se integra con muchos vectorizadores: modelos locales (Ollama) para un uso soberano, o APIs externas (OpenAI, Cohere, HuggingFace…) si lo eliges.
¿Qué volumen puede gestionar Weaviate?
Desde unos miles hasta varios millones de vectores según la fórmula. Gracias a la indexación HNSW y a la arquitectura cloud-native, la latencia se mantiene controlada a gran escala.
¿Se necesitan conocimientos técnicos?
Es necesaria una integración de la aplicación (vía REST, gRPC, GraphQL o los clientes Python/JS). DINAO gestiona la instalación, la seguridad y las actualizaciones de la infraestructura.
