Official vector database and AI infrastructure feed; confirm reuse terms before full body display.
AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Learn how to use Engram effectively, from writing topic descriptions that control extraction to choosing bounded topics and scopes, selecting a retrieval mode, and placing memories in your prompt without hurting prompt-cache efficiency.
AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：4-bit Rotational Quantization in Weaviate 1.39: the SIMD performance work, a centered tier, scaling analysis and a TurboQuant comparison.
AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：HFresh is Weaviate's disk-based vector index for memory-efficient vector search, combining low heap usage with incremental background maintenance.
AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：PDFs full of charts and tables are notoriously hard to put through a traditional RAG pipeline. In this post, we show how late-interaction multi-vector retrieval lets you search PDFs by what the page looks like: no OCR, no chunking, no text extraction.
AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Weaviate 1.39 promotes the Boost API and MMR diversity selection to GA, previews 4-bit Rotational Quantization, and ships an experimental Search REST API.
AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Part 2: Why folders, tags, and keyword search break down in real creative workflows and what retrieval needs to do instead.
AI サービスが一時的に利用できないため、復旧後に翻訳を補完します。ソース概要：Introducing medium, high, and ultrahigh effort tiers to the Query Agent's Search Mode.
本記事では、AIがクリエイティブワークフローにおける検索問題をセマンティック検索とベクトルデータベースで解決する方法を探り、クリエイターを置き換えるものではないと論じる。著者は、クリエイティブワークの主な摩擦は既存アセットの整理、検索、再利用にあり、AIがインフラ層としてアクセス性を向上させ、重複作業を減らすと主張する。
このリリースでは、ディスクベースのベクトルインデックスHFreshと内蔵MCPサーバーがGAとなり、クラスター全体の非同期レプリケーションが再構築され、Boost APIとネストされたオブジェクトフィルタリングの2つのプレビューが追加されました。
ほとんどのベクトルデータベースのプロトタイプは、インポート段階で失敗します。この記事では、サーバーサイドバッチ処理、エラー処理、blobHash データ型、マルチモーダルインジェストなど、Weaviate での大規模データインポートのベストプラクティスをコード例とともに紹介します。
Weaviate は、クラウドプラットフォーム全体で無料ティアを提供開始しました。管理データベース、Query Agent、Engram メモリレイヤーが含まれ、クレジットカード不要、時間制限なしで、プロトタイプを構築して長期的に利用できます。
Weaviate は、エージェントアプリケーション向けの管理型メモリ・コンテキストサービス Engram の一般提供開始を発表しました。非同期パイプライン、テンプレート、組み込みスコープにより、長いコンテキストの劣化、生データの混乱、マルチエージェントコンテキストの断片化といった問題を解決し、エージェントが時間とともに価値を蓄積できるようにします。
Weaviateに組み込まれたMCPサーバーを使って、Claude Code、Cursor、VS Codeにコードベースとドキュメントに対するハイブリッド検索機能を提供します。グルーコードは不要です。
ある研究者は、RAGシステムにおいて、モデルサイズやプロンプト設計よりも検索品質が最も重要であると主張する。検索の質が低いと、検出が難しい幻覚を引き起こす。この記事では、5つの一般的な障害モードを特定し、ハイブリッド検索、クロスエンコーダー再順位付け、継続的評価など、検索を改善するための実践的なアドバイスを提供する。
このリリースでは、組み込みMCPサーバー、拡張可能トークナイザー（アクセント折りたたみとカスタムストップワード対応）、MMRによる多様性検索、クエリプロファイリングの各プレビュー機能に加え、インクリメンタルバックアップ、multi2vec-googleモジュールのGemini音声サポート、新しいBlobHashプロパティタイプが導入されました。
Engram は Weaviate が提供するエージェント向けマネージドメモリーサービスで、簡単に始められ、あらゆるユースケースに適応できます。非同期パイプラインによりメモリーを抽出、調整、永続化し、トピック、スコープ、バッファなどの高度な機能を備えています。
Weaviate Shared Cloud が AWS の米国東部および欧州リージョンで一般提供を開始しました。チームは、最適なプロバイダーとリージョンで完全マネージドの AI ネイティブデータベースを利用できます。
Weaviateのメモリ製品Engramを、日常のClaude Codeセッションで2週間ドッグフーディングした結果、専用メモリ製品が付加価値を発揮する場面と、コーディングアシスタントとの統合を妨げる具体的なメカニズムが明らかになった。
マルチモーダル埋め込みにより、AIシステムはテキスト、画像、音声、動画をネイティブ形式で検索・推論できます。本記事ではその仕組みの核となる直感を解説し、WeaviateとGeminiを使った3つの実装例を紹介します。
Weaviate マネージド .NET クライアントは、C# 開発者に Entity Framework Core に似た体験を提供し、属性駆動スキーマ、型安全クエリ、自動マイグレーションでベクターデータベースを簡素化します。
架空のMedVector Health社の事例を通じて、OIDC、RBAC、マルチテナント分離、監査ログ、ネットワークセキュリティを使用してWeaviateのエンタープライズデプロイメントを保護し、HIPAA、GDPRなどのコンプライアンス要件を満たす方法を詳しく説明します。
WeaviateのQuery AgentとAgent Skillsライブラリを使い、わずか36時間で本番運用可能なエンドツーエンドRAGアプリケーションを構築する方法を紹介。従来のRAGとエージェント検索の違い、アーキテクチャ、実装手順を詳説。