[{"data":1,"prerenderedAt":113},["ShallowReactive",2],{"seo-verification":3,"marketplace-app-ar-weaviate":6},{"google":4,"bing":5},"EycwPY2XMyTkVzas3n1ygeNJFGAH513qrMjfDljzsMQ","",{"key":7,"data":8},"marketplace-app-ar-weaviate",{"slug":9,"slugs":10,"categorySlugs":11,"name":16,"description":17,"phase":18,"unavailableReason":19,"docsUrl":20,"logo":21,"github":21,"tagline":22,"longDescription":23,"features":24,"useCases":31,"steps":41,"faq":60,"specs":76,"compatibleOs":84,"relatedApps":85,"relatedPosts":106,"category":110},"weaviate",{"fr":9,"en":9,"ar":9,"es":9},{"fr":12,"en":13,"ar":14,"es":15},"ia","artificial-intelligence","الذكاء-الاصطناعي","inteligencia-artificial","Weaviate","قاعدة بيانات شعاعية مفتوحة المصدر للبحث الدلالي وتقنية RAG متعدد الوسائط. ادمج النصوص والصور والبيانات المنظّمة مع وحدات التضمين المدمجة أو تضميناتك الخاصة على خادمك.",2,"awaiting_qa","https:\u002F\u002Fservorbit.com\u002Fblog\u002F%D8%A7%D8%B3%D8%AA%D8%B6%D8%A7%D9%81%D8%A9-weaviate-%D8%B9%D9%84%D9%89-%D8%AE%D8%A7%D8%AF%D9%85-vps",null,"قاعدة بيانات شعاعية متعددة الوسائط مستضافة ذاتيًا — GraphQL وRAG ووحدات تضمين مدمجة على خادم VPS.","Weaviate قاعدة بيانات شعاعية مفتوحة المصدر مكتوبة بلغة Go، مُصمَّمة للبحث الدلالي والتوليد المعزّز بالاسترجاع (RAG) على نطاق واسع. خلافًا لمخازن المتجهات البحتة، تشحن Weaviate مع وحدات تضمين مدمجة — text2vec-openai وtext2vec-cohere وimg2vec — تُضمِّن بياناتك عند الإدخال دون أي معالجة مسبقة من جانب العميل. تتعايش البيانات والمتجهات والبيانات الوصفية المنظّمة معًا في السجل ذاته، فيعيد استعلام GraphQL أو REST واحد كائنات ذات صلة دلاليًا بكامل خصائصها.\n\nعند نشرها على خادم VPS من ServOrbit، تصبح Weaviate طبقة الذاكرة والاسترجاع في منظومة ذكائك الاصطناعي: أدخِل وثائق أو صور أو إدخالات قاعدة معرفة، ودع نموذجك اللغوي الكبير — عبر LangChain أو LlamaIndex أو استدعاء API مباشر — يسحب السياق الأكثر صلةً قبل توليد إجابته. الربط بالعنوان المحلي (loopback) يُبقي كل البيانات على جهازك — لا تغادر أي تضمينات أو محتوى خاص الخادم.",[25,26,27,28,29,30],"وحدات تضمين مدمجة — text2vec-openai وtext2vec-cohere وimg2vec — تُضمِّن البيانات عند الإدخال دون معالجة مسبقة","واجهتا GraphQL وREST — الاستعلام بالتشابه الشعاعي أو المرشّحات المنظّمة أو كليهما في طلب واحد","مجموعات متعددة الوسائط — تخزين النصوص والصور والبيانات الوصفية معًا في الكائن نفسه","تكاملات أصلية مع LangChain وLlamaIndex وHaystack — استبدال مباشر للمخازن الشعاعية المُدارة","رخصة BSD-3-Clause — قابل للتدقيق بالكامل، بلا قياس عن بُعد، وقادر على العمل معزولًا","وقت تشغيل Go — بصمة ذاكرة منخفضة وإقلاع سريع وتوقفات GC محدودة تحت الحمل",[32,35,38],{"title":33,"body":34},"ذاكرة خط معالجة RAG","فهرِس وثائقك أو قاعدة معرفتك في Weaviate باستخدام وحدة text2vec من اختيارك. عند الاستعلام، استرجع أكثر k مقطع صلةً ومرّرها سياقًا إلى نموذجك اللغوي الكبير. كل خط المعالجة يعمل على خادمك — لا تغادر أي بيانات الجهاز.",{"title":36,"body":37},"البحث الدلالي عبر المستندات","استبدل البحث بالكلمات المفتاحية باسترجاع قائم على المعنى. فاستعلام عن 'حل نزاع الفاتورة' يُظهر نتائج حول 'معالجة تعارض الفوترة' حتى لو لم تظهر تلك الكلمات أبدًا، لأن Weaviate يقارن القصد المُشفَّر في متجهات.",{"title":39,"body":40},"الاسترجاع متعدد الوسائط","خزّن صور المنتجات جنبًا إلى جنب مع أوصافها وبياناتها الوصفية في مجموعة Weaviate ذاتها. ابحث بتشابه الصورة أو وصف النص أو مزيج منهما — مفيد لكتالوجات التجارة الإلكترونية ومكتبات الأصول التصميمية والأرشيفات التي تمزج النصوص والمرئيات.",[42,45,48,51,54,57],{"title":43,"body":44},"اطلب خادم VPS من ServOrbit","خصّص 2 GB من الذاكرة على الأقل: تستهلك Weaviate نفسها نحو 400–600 MB في السكون، مع ذاكرة إضافية لفهرسك وأي وحدات تضمين تُفعّلها. خادم VPS بذاكرة 4 GB نقطة انطلاق مريحة. ويُسلَّم الجهاز بنظام Ubuntu 24.04 مع Docker مثبَّت مسبقًا.",{"title":46,"body":47},"انشر من الـMarketplace","في مساحة العميل لدى ServOrbit: Marketplace ← الذكاء الاصطناعي ← Weaviate ← نشر. تنطلق الصورة `semitechnologies\u002Fweaviate:1.27.2` في ثوانٍ. تستجيب واجهتا REST وGraphQL على المنفذ 8080؛ وتستمع واجهة gRPC على المنفذ 50051 — كلاهما مقصوران على `127.0.0.1`. وتحفظ وحدة التخزين `weaviate_data` مخططك وكائناتك عبر إعادة تشغيل الحاوية.",{"title":49,"body":50},"اتصل للمرة الأولى","تعمل هذه النسخة من Weaviate بوصول مجهول مُفعَّل — لا يلزم أي مفتاح API للاتصال. المنافذ مربوطة بـ `127.0.0.1` فقط، لذا لا يمكن بلوغ قاعدة البيانات من الإنترنت العمومي. لاستدعاء واجهة REST أو GraphQL من حاسوبك، افتح نفقًا عبر SSH: `ssh -L 8080:127.0.0.1:\u003Cport> root@\u003Cip-vps>` (استبدل `\u003Cport>` بالمنفذ المعروض في مساحة عميلك)، ثم استعلم `http:\u002F\u002Flocalhost:8080\u002Fv1\u002Fschema`.",{"title":52,"body":53},"أنشئ صنفًا وأدخِل بياناتك","عرّف مخططك بطلب REST واحد: `curl -X POST http:\u002F\u002Flocalhost:8080\u002Fv1\u002Fschema -H 'Content-Type: application\u002Fjson' -d '{\"class\":\"Document\",\"vectorizer\":\"none\",\"properties\":[{\"name\":\"content\",\"dataType\":[\"text\"]}]}'`. مع `vectorizer: none` تُزوّد متجهاتك الخاصة في كل عملية إدخال. بدّل إلى `text2vec-openai` (وأضف `OPENAI_APIKEY` إلى متغيرات بيئة الحاوية) لتدع Weaviate تستدعي نموذج التضمين تلقائيًا عند الإدخال.",{"title":55,"body":56},"استعلم بـGraphQL أو REST","شغّل بحثًا عن أقرب الجيران بـGraphQL: `curl http:\u002F\u002Flocalhost:8080\u002Fv1\u002Fgraphql -d '{\"query\":\"{Get{Document(nearVector:{vector:[0.1,0.2,...]},limit:5){content _additional{certainty}}}}\"}' -H 'Content-Type: application\u002Fjson'`. للوصول المنظّم، تتوفر نقاط نهاية REST للـ `\u002Fv1\u002Fobjects` و`\u002Fv1\u002Fbatch` عبر مكتبات العميل الرسمية لـPython وGo وTypeScript وJava.",{"title":58,"body":59},"أمّن النسخة","فعّل مصادقة مفتاح API بإضافة `AUTHENTICATION_APIKEY_ENABLED=true` و`AUTHENTICATION_APIKEY_ALLOWED_KEYS=\u003Cمفتاحك>` إلى متغيرات بيئة الحاوية وإعادة تشغيلها. بمجرد تعيين مفتاح، يجب أن يتضمن كل طلب الترويسة `Authorization: Bearer \u003Cمفتاح>`. يمكن حينئذٍ نشر النسخة خلف نطاق، مع مضيف nginx الافتراضي وشهادة TLS اللذين يُديرهما ServOrbit.",[61,64,67,70,73],{"q":62,"a":63},"ما الفرق بين Weaviate وQdrant؟","كلاهما قواعد بيانات شعاعية مفتوحة المصدر، لكن فلسفتهما التصميمية تختلف. تركّز Qdrant (Rust) على البحث البحت بالتشابه الشعاعي مع مرشّحات الحمولة — بلا مخطط وبلا تضمين. تضيف Weaviate (Go) طبقة مخطط ووحدات تضمين مدمجة تستدعي نماذج التضمين عند الإدخال، فضلًا عن واجهة GraphQL ودعم متعدد الوسائط. اختر Qdrant للأداء الخام على متجهات مُضمَّنة مسبقًا؛ واختر Weaviate حين تريد من قاعدة البيانات معالجة التضمين وتحتاج إلى صياغة استعلام GraphQL أو مجموعات متعددة الوسائط.",{"q":65,"a":66},"كم من الذاكرة (RAM) تحتاج Weaviate؟","تستهلك Weaviate نفسها 400–600 MB في وضع الخمول. تتوسّع الذاكرة الإجمالية مع فهرسك: معاملات HNSW وعدد الكائنات وأبعاد متجهاتها هي العوامل الرئيسية. يتعامل خادم VPS بذاكرة 4 GB بيسر مع مجموعات تضم مئات الآلاف من الكائنات ذات متجهات 1536 بُعدًا. فعّل التكميم الثنائي للنشر واسع النطاق لتخفيض الذاكرة حتى 32 مرة.",{"q":68,"a":69},"هل أحتاج إلى مفتاح OpenAI لاستخدام Weaviate؟","لا. ضبط `DEFAULT_VECTORIZER_MODULE=none` (الافتراضي في هذا النشر) يعني أن Weaviate لا تستدعي أبدًا واجهة تضمين خارجية. تُزوّد متجهاتك الخاصة في كل عملية إدخال. وحدات text2vec-openai وtext2vec-cohere وغيرها من الوحدات السحابية اختيارية — فعّلها فقط إذا أردت من Weaviate استدعاء خدمة التضمين تلقائيًا.",{"q":71,"a":72},"هل يمكنني استخدام Weaviate جنبًا إلى جنب مع Qdrant على خادم VPS نفسه؟","نعم. تستمع Weaviate على المنفذ 8080 (REST\u002FGraphQL) و50051 (gRPC)، وQdrant على 6333 (REST) و6334 (gRPC) — بلا تعارض في المنافذ. كلاهما ينشر في حاوية واحدة. على خادم VPS بذاكرة 4 GB، تشغيلهما معًا ممكن لكنه ضيّق؛ فخادم VPS بذاكرة 8 GB يمنح هامشًا مريحًا لكلتا قاعدتَي البيانات بالإضافة إلى أداة استدلال مثل Ollama.",{"q":74,"a":75},"ما أطر العمل التي تتكامل أصلًا مع Weaviate؟","تشحن كلٌّ من LangChain وLlamaIndex وHaystack وDSPy بموصّل مخزن شعاعي Weaviate. وتشمل مكتبات العميل الرسمية Python وGo وTypeScript وJava. وأي أداة قادرة على HTTP يمكنها أيضًا استخدام واجهتَي REST أو GraphQL مباشرةً.",{"ram":77,"cpu":78,"stack":79,"port":82,"disk":83},"2 غيغابايت","1 vCPU",[80,81],"Docker","Go","8080","20 غيغابايت",[],[86,94,100],{"name":87,"slug":88,"categorySlug":14,"categoryName":89,"categoryColor":90,"logo":91,"tagline":92,"description":93},"Qdrant","qdrant","الذكاء الاصطناعي","text-purple-400 bg-purple-500\u002F10","https:\u002F\u002Fcdn.jsdelivr.net\u002Fgh\u002Fselfhst\u002Ficons\u002Fsvg\u002Fqdrant.svg","قاعدة بيانات شعاعية مستضافة ذاتيًا للبحث الدلالي وتقنية RAG — طبقة البنية التحتية المفقودة في منظومة نماذج اللغة الكبيرة لديك.","قاعدة بيانات شعاعية مستضافة ذاتيًا للبحث الدلالي وتقنية RAG. خزّن التضمينات عالية الأبعاد وفهرِسها واستعلم عنها بزمن استجابة دون المللي ثانية — طبقة البنية التحتية المفقودة في منظومة نماذج اللغة الكبيرة لديك.",{"name":95,"slug":96,"categorySlug":14,"categoryName":89,"categoryColor":90,"logo":97,"tagline":98,"description":99},"Ollama","ollama","https:\u002F\u002Fcdn.simpleicons.org\u002Follama","شغّل نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر على خادم VPS الخاص بك — واجهة متوافقة مع OpenAI، بلا تكلفة لكل توكن.","شغّل نماذج اللغة الكبيرة (LLM) مفتوحة المصدر محليًا عبر واجهة برمجية بالغة البساطة. نزّل Llama 3 أو Mistral أو Qwen أو DeepSeek بأمر واحد — متوافق مع OpenAI، وبلا أي تكلفة لكل توكن.",{"name":101,"slug":102,"categorySlug":14,"categoryName":89,"categoryColor":90,"logo":103,"tagline":104,"description":105},"Open WebUI","open-webui","https:\u002F\u002Fcdn.jsdelivr.net\u002Fgh\u002Fselfhst\u002Ficons\u002Fsvg\u002Fopen-webui.svg","واجهة ويب لنماذج اللغة لديك — Ollama وOpenAI وMistral — مستضافة على خادمك الخاص.","واجهة ويب للتفاعل مع نماذج اللغة المحلية أو البعيدة. بياناتك تبقى على بنيتك التحتية — دون أي طرف ثالث.",[107,108,109],"heberger-weaviate-vps","heberger-qdrant-vps","heberger-ollama-vps",{"key":12,"slug":14,"name":89,"objective":111,"icon":112,"color":90},"بناء واستضافة وتشغيل حلول الذكاء الاصطناعي.","ai",1790092228681]