Weaviate近日推出了一款全新的嵌入式服務平臺Weaviate Embeddings，旨在爲AI開發者提供更靈活、更高效的數據向量化解決方案。這項軟件即服務（SaaS）平臺不僅提供開源模型，還帶來了按需付費的便捷服務模式。

在AI應用開發中，嵌入式服務扮演着至關重要的角色。傳統的數據向量化服務常常受限於繁瑣的API調用和嚴格的使用限制，而Weaviate的這項創新正是爲了突破這些技術障礙。

開發者 黑客2

該服務的核心優勢在於:開發者可以直接訪問Weaviate雲端託管的開源和專有模型，無需依賴外部提供商。用戶擁有完全的嵌入式數據控制權，並可根據需要靈活切換不同模型。

平臺依託GPU基礎設施，通過將機器學習模型與數據部署更近，有效降低了延遲。與傳統服務不同，Weaviate Embeddings在生產環境中不設置速率限制，這意味着開發者可以進行更迅速的運算，同時享受更加透明的定價模式。

Weaviate的CEO Bob van Luijt表示:"我們的目標是爲開發者提供將模型與數據無縫整合的工具和運營支持。Weaviate Embeddings讓構建和管理AI原生應用變得更加簡單。"

目前，該服務已在Weaviate Cloud平臺中提供預覽。初期已包含Snowflake的Arctic-Embed開源文本嵌入模型，該模型以其卓越的檢索性能備受關注。公司還計劃在2025年初推出更多增強功能。

這一最新服務perfectly契合了Weaviate助力AI開發者從原型設計邁向生產環境的戰略。今年早些時候，公司已陸續推出了針對各類AI使用場景的工具集，並引入了靈活的存儲選項，幫助管理AI原生應用的成本。

對於正在尋求突破傳統開發模式的AI開發者而言，Weaviate Embeddings無疑是一個值得關注的技術突破。隨着AI技術的不斷演進，這種靈活、高效的服務模式將爲行業創新提供更多可能。