Бизнес‑задача
Нужно было обеспечить смысловой поиск или matching для сценария «vector layer enterprise ai platform» при измеримых требованиях к релевантности, latency, фильтрам и обновлениям.
Как устроено решение
Решение опирается на Weaviate. Для production отдельно определяются модель embeddings, индекс, metadata schema, top-K, фильтры, hybrid fusion, reranking, versioning и fallback.
Corpus→Embeddings→Weaviate→Rerank→Evals
Данные и проверка
До выбора конфигурации фиксируются объём и рост corpus, размерность vectors, языки, update rate, selectivity filters, ACL, golden queries и latency SLO.
Результат
Гибкое развёртывание и снижение стоимости retrieval infrastructure
Что можно повторить
Повторять следует метод: собрать domain golden set, сравнить exact и ANN baseline, проверить filters и hard queries, затем масштабировать с наблюдаемостью.
Риски переноса
- не считать цифры чужого кейса обещанием
- проверить собственный corpus, запросы, фильтры и язык
- сравнить с exact baseline и измерить Recall@K, nDCG, P95 и QPS
- оценить RAM, reindex, backup, ACL, лицензии и TCO
- зафиксировать критерии остановки пилота и план отката
Официальный источник: weaviate.io ↗