Weaviate 免费积分值多少钱？
Weaviate 为初创公司提供高达 100,000 美元的免费积分，这是向量数据库类别中最大的赠款之一。
这个数字对于堆栈的这一层来说很不寻常。模型积分通常达到六位数，因为推理成本高昂。检索基础设施的赠款通常会小一个数量级，因此这里的 100,000 美元上限覆盖的典型检索账单份额，比相同数字覆盖的推理账单份额要大得多。
资格取决于您的阶段和融资情况，条款也会变动。AI Perks 会跟踪当前版本以及为 194 家公司提供的价值 770 万美元的积分。
Weaviate 实际做什么
向量数据库存储您内容的数值表示，并快速找到与查询最接近的匹配项。Weaviate 是一个开源项目，在其之上提供托管云服务。
这对创始人而非基础设施工程师很重要：每个回答私有数据问题、进行语义搜索、推荐相似项目或为代理提供长期记忆的产品都需要这一层。您可以自行运行，也可以租用。
在您做出承诺之前，了解 Weaviate 的具体优势很有价值：
它是开源的。 该引擎可在开源许可下进行自我托管，这意味着托管服务是一种便利购买，而不是锁定。这与闭源替代方案存在真正的战略差异，也是当您不确定长期成本时优先选择它的主要原因。
它存储对象，而不仅仅是向量。 您将源数据及其嵌入保存在同一个地方，这消除了使用裸向量索引的团队最终需要手动解决的同步问题。
它原生支持多租户。 如果您正在构建 B2B 软件，其中每个客户都有自己的语料库，那么租户隔离是一个一级概念，而不是您需要记住应用的标准。对于任何面向企业的销售人员来说，这是被低估的最重要的功能。
混合搜索：大多数团队使用不足的功能
纯向量搜索在精确术语、产品代码、名称和缩写方面的表现比大多数创始人预期的要差。混合搜索结合了关键词匹配和向量相似性，并解决了其中的大部分问题。
这是检索产品中最常见的质量故障。语义搜索在“有关取消订阅的文档”方面表现出色，但在“发票 INV-4471”方面则不可靠。嵌入会压缩含义，而精确标识符正是压缩所丢弃的信息。
Weaviate 支持在单个查询中进行关键词和向量搜索，并可调整两者之间的平衡。启用此功能通常比更改嵌入模型能带来更大的质量改进，而且它没有任何成本。
如果您的检索质量不尽如人意，请在寻找更好的模型之前检查这一点。当实际问题是查询中有半数包含文字字符串时，大多数团队会倾向于使用更大的嵌入模型。
向量数据库成本如何随规模变化
向量搜索的成本由内存驱动，而不是查询量驱动。默认索引将向量保留在 RAM 中，因此 Weaviate Cloud 的定价以及所有托管向量数据库的定价，都取决于您存储的向量数量乘以它们的维度。
这与模型 API 的计费方式相反，也是创始人错误预测该项目的原因。一个拥有大量语料库但处于闲置状态的向量数据库成本很高。一个拥有少量语料库但繁忙的数据库成本很低。
以下是未压缩的 32 位向量的算术计算，不包括索引开销：
| 语料库大小 | 768 维 | 1,536 维 |
|---|---|---|
| 100,000 个向量 | ~0.3 GB | ~0.6 GB |
| 100 万个向量 | ~3 GB | ~6 GB |
| 1000 万个向量 | ~31 GB | ~61 GB |
| 1 亿个向量 | ~307 GB | ~614 GB |
在这些数字之上加上图开销，并将它们视为底线而不是报价。
有两个因素可以显著改变这种情况。量化会压缩存储的向量，二进制量化将每个维度从 32 位减少到 1 位，从而在内存上大大减少，但对召回率有适度且可测量的影响。维度选择是另一个因素：许多嵌入模型现在支持缩短的输出，维度减半会使此表中的数字减半。
实际的启示是，分块策略是一个成本决策，而不仅仅是一个质量决策。将文档分成更小的块会成倍增加您的向量数量，以及您的内存账单。 AI Perks 会跟踪整个层的积分，以便您在账单到达之前进行实际规模的测试。
Weaviate 积分可以组合使用
检索包含三个独立的账单：嵌入、存储和生成。一个方面的积分仍然需要您支付其他两个方面的费用。
| 层 | 您的成本 | 谁提供积分 |
|---|---|---|
| 嵌入 | 每份文档一次，每次模型更改时再次 | OpenAI、Cohere、Voyage、Mistral |
| 向量存储和搜索 | 持续，由内存驱动 | Weaviate、Pinecone、Qdrant |
| 生成 | 每个答案，每个用户 | Anthropic、OpenAI、Google、xAI |
| 计算和托管 | 持续 | AWS、Google Cloud、Azure、Modal |
嵌入这一行会令人生畏。您需要对语料库进行一次嵌入以对其进行索引，然后每次更改模型时都要重新嵌入所有内容。嵌入升级意味着完全重新索引，对于大型语料库来说，这是一笔真实的账单，而不是一个后台任务。
持有多个方面的积分可以使团队在不召开预算会议的情况下改变主意。这才是组合使用的真正论点，也是 AI Perks 旨在向您展示的。
创始人在这方面容易犯的错误
最常见的错误是在产品需要向量数据库之前就采用它，而次常见的错误是将检索质量视为一个模型问题。
四个值得避免的失败：
过早开始。 对于几十万个向量和简单的查询来说，Postgres 搭配 pgvector 就足够了，而且它还可以减少堆栈中的一个服务。专用的向量数据库在达到一定规模、持续的查询量或过滤搜索开始退化时才值得拥有。
忽略混合搜索。 上面已涵盖，它仍然是大多数检索产品可用的最高回报的改进。
盲目分块。 分块大小同时影响召回率、成本和延迟。大多数团队只选择一个数字，而从不重新审视它。
在错误的窗口花费积分。 积分有时间限制。在您拥有语料库和真实流量之前激活大笔赠款，大部分会消耗在一个空索引上。将时间安排与您实际有负载的时刻对齐。
在这方面做得对的创始人将积分视为他们负担不起的规模测试。其他人则将其视为他们未测量的成本折扣。计划及其当前条款可在 AI Perks 上找到。
Weaviate 和其他向量积分列在哪里
此层面的所有计划均在 getaiperks.com 上分类，其中当前条款和资格规则按公司列出，而不是放在过时的博客文章中。
在查看时，有两点值得牢记。首先，仅存储积分会使检索账单的一半无法覆盖，因此嵌入方面应该包含在同一次搜索中，而不是稍后进行。其次，积分有时间限制，这使得时间安排成为决策的一部分：时钟在您仍在选择分块大小时开始的赠款，大部分会消耗在一个空索引上。
基础设施计划的条款比模型计划的变化更频繁。您检查一次的列表不能作为以后依赖的列表，这就是为什么将其维护为一个跟踪目录。
常见问题解答
Weaviate 积分值多少钱？
为初创公司提供高达 100,000 美元的免费积分，这是向量数据库类别中最大的赠款之一。其价值取决于语料库大小和向量维度，而不是查询量，因为成本由内存驱动。当前条款和资格可在 getaiperks.com 上跟踪。
Weaviate 可以免费使用吗？
Weaviate 是开源的，并且可以免费自我托管，因此您可以在自己的基础设施上运行它，只需支付机器费用。托管云服务是付费产品，初创公司积分适用于此。自我托管用操作工作来换取金钱。
我需要向量数据库，还是 pgvector 就够了？
对于几十万个向量和简单的查询，Postgres 搭配 pgvector 通常就足够了，而且它还可以减少一个依赖项。专用的向量数据库在数千万个向量、持续的高查询速率或复杂的过滤和多租户搜索（这些情况下朴素的实现会退化）方面表现更好。
什么是混合搜索，它为什么重要？
混合搜索在一个查询中运行关键词匹配和向量相似性，并将结果融合。它解决了纯语义搜索的最大弱点，即精确术语（如产品代码、名称和缩写）的问题。启用它通常比升级嵌入模型能带来更大的质量提升。
我可以将 Weaviate 积分与 OpenAI 或 Anthropic 积分合并使用吗？
是的，它们覆盖不同的账单。Weaviate 负责存储和搜索您的向量，嵌入提供商负责创建它们，模型提供商负责生成答案。拥有这三项积分的团队可以覆盖实际的第一年。可在 getaiperks.com 上查看哪些组合存在。
Weaviate 的主要替代品是什么？
Pinecone、Qdrant、Milvus 和带有 pgvector 的 Postgres，它们在操作负载、规模上限和托管灵活性方面各有不同。Weaviate 的独特之处在于其开源许可，这使其可以作为退出选项进行自我托管，以及原生支持多租户。AI Perks 在 getaiperks.com 上跟踪整个类别的积分计划。
索引语料库。让别人支付内存费用。