بناء واستضافة وتشغيل حلول الذكاء الاصطناعي.

Weaviate

قاعدة بيانات شعاعية متعددة الوسائط مستضافة ذاتيًا — GraphQL وRAG ووحدات تضمين مدمجة على خادم VPS.

2 غيغابايت ذاكرة عشوائية 1 vCPU المنفذ 8080 قيد التحقق

قيد التحقق

التثبيت التلقائي لهذا الحل جاهز ويخضع حاليًا لاختباراتنا على خادم حقيقي. سيُفتح الطلب فور اكتمال التحقق.

المنظومة التقنية

DockerGo
الحد الأدنى من RAM2 غيغابايت
الحد الأدنى من CPU1 vCPU
المنفذ الافتراضي8080
أنظمة التشغيل المتوافقةتوزيعات Linux حسب اختيارك

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.

عند 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.

الميزات الرئيسية

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

متى تستخدم هذا الحل؟

1

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.

2

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.

3

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.

نشر Weaviate على خادم VPS الخاص بك

دليل محسّن لخوادم VPS Cloud من ServOrbit.

01

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.

02

انشر من الـMarketplace

في مساحة العميل لدى ServOrbit: Marketplace ← الذكاء الاصطناعي ← Weaviate ← نشر. تنطلق الصورة semitechnologies/weaviate: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.

03

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:<port> root@<ip-vps> (استبدل <port> بالمنفذ المعروض في مساحة عميلك)، ثم استعلم http://localhost:8080/v1/schema.

04

أنشئ صنفًا وأدخِل بياناتك

عرّف مخططك بطلب REST واحد: curl -X POST http://localhost:8080/v1/schema -H 'Content-Type: application/json' -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.

05

استعلم بـGraphQL أو REST

شغّل بحثًا عن أقرب الجيران بـGraphQL: curl http://localhost:8080/v1/graphql -d '{"query":"{Get{Document(nearVector:{vector:[0.1,0.2,...]},limit:5){content _additional{certainty}}}}"}' -H 'Content-Type: application/json'. للوصول المنظّم، تتوفر نقاط نهاية REST للـ /v1/objects و/v1/batch عبر مكتبات العميل الرسمية لـPython وGo وTypeScript وJava.

06

أمّن النسخة

فعّل مصادقة مفتاح API بإضافة AUTHENTICATION_APIKEY_ENABLED=true وAUTHENTICATION_APIKEY_ALLOWED_KEYS=<مفتاحك> إلى متغيرات بيئة الحاوية وإعادة تشغيلها. بمجرد تعيين مفتاح، يجب أن يتضمن كل طلب الترويسة Authorization: Bearer <مفتاح>. يمكن حينئذٍ نشر النسخة خلف نطاق، مع مضيف nginx الافتراضي وشهادة TLS اللذين يُديرهما ServOrbit.

الأسئلة الشائعة

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.

بناء واستضافة وتشغيل حلول الذكاء الاصطناعي.

لا يمكن طلب Weaviate بعد.

التثبيت التلقائي لهذا الحل جاهز ويخضع حاليًا لاختباراتنا على خادم حقيقي. سيُفتح الطلب فور اكتمال التحقق.

بحاجة إلى مساعدة؟

تصفّح مركز المساعدة والأسئلة الشائعة، أو تواصل مع فريقنا — معاودة اتصال أو WhatsApp أو بريد إلكتروني. الدعم بـالعربية والفرنسية والإنجليزية.

راسلنا على WhatsAppيُفتح في علامة تبويب جديدة