Weaviate
Base de données vectorielle open source combinant recherche sémantique, mots-clés et filtres, auto-hébergeable ou en service managé
Présentation
Weaviate est une base de données vectorielle open source qui combine recherche vectorielle, recherche par mots-clés et filtrage structuré dans un seul moteur de recherche hybride. Le code source est gratuit et auto-hébergeable sans limite, en Docker ou Kubernetes. Pour ceux qui ne veulent pas gérer l'infrastructure, l'éditeur propose Weaviate Cloud, un service managé avec un plan gratuit permanent limité à un cluster par utilisateur, un plan Flex à partir de 45 $/mois facturé à l'usage sans engagement, et des plans Premium (mutualisé ou dédié) à partir de 400 $/mois sous forme de contrat prépayé. Les modèles d'embeddings intégrés (Weaviate Embeddings) sont facturés séparément, entre 0,025 et 0,065 $ par million de tokens selon le modèle choisi.
Weaviate n'est pas traduit en français : le site, la documentation et la console d'administration sont uniquement en anglais. L'éditeur ne documente pas de garantie RGPD spécifique pour le plan gratuit de Weaviate Cloud ; les plans Flex et Premium permettent en revanche de choisir la région AWS, GCP ou Azure, y compris en Europe. L'API REST et GraphQL est complète, avec des intégrations officielles vers LangChain, LlamaIndex, Haystack, OpenAI, Cohere et Hugging Face. La principale limite est la courbe d'apprentissage : configurer un schéma, choisir les bons vectorizers et dimensionner un cluster auto-hébergé demande des compétences DevOps que n'ont pas toutes les petites équipes.
Notre verdict
À recommander aux équipes de développement qui veulent une recherche hybride (vectorielle et mots-clés) avec la liberté de l'auto-hébergement ou d'un service managé. À éviter si l'équipe n'a pas de compétences DevOps en interne : configurer et dimensionner un cluster Weaviate demande plus de préparation qu'une base de données vectorielle plus simple comme Chroma.
Alternatives
Qdrant
Moteur de recherche vectorielle open source écrit en Rust, optimisé pour la performance, disponible en auto-hébergé ou en cloud
Pinecone
Base de données vectorielle managée en mode serverless pour la recherche sémantique et les applications de RAG à grande échelle
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