#weaviate

Building Foundry Part 2: Where creative workflows break

Phần 2 giải thích tại sao hệ thống thư mục, thẻ (tags) và tìm kiếm từ khóa không đáp ứng được nhu cầu thực tế trong quy trình sáng tạo, đồng thời đề xuất các giải pháp thay thế cho quá trình truy xuất dữ liệu.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách thiết kế hệ thống tìm kiếm và quản lý dữ liệu phù hợp với nhu cầu thực tế của các dự án sáng tạo, tránh những rắc rối khi folder, tag và tìm kiếm từ khóa không thể xử lý hiệu quả trong các quy trình làm việc phức tạp.

Agent Memory with Engram: A Practical Guide

Learn how to use Engram effectively, from writing topic descriptions that control extraction to choosing bounded topics and scopes, selecting a retrieval mode, and placing memories in your prompt without hurting prompt-cache efficiency.

4-bit Rotational Quantization

4-bit Rotational Quantization in Weaviate 1.39: the SIMD performance work, a centered tier, scaling analysis and a TurboQuant comparison.

HFresh: Memory-Efficient Vector Search

Trong bối cảnh vector search trở nên phổ biến nhưng việc lưu trữ vector trong memory gây tốn kém tài nguyên, Weaviate giới thiệu HFresh - một disk-based vector index. HFresh sử dụng cơ chế lưu trữ trên đĩa thay vì giữ toàn bộ vector trong heap memory, giúp giảm đáng kể lượng memory sử dụng. Hệ quả là hệ thống có khả năng xử lý dataset lớn hơn với cùng lượng hardware, đồng thời vẫn duy trì hiệu suất nhờ background maintenance incremental. Điều đáng học từ HFresh là cách kết hợp giữa storage optimization và hiệu năng, cho thấy hướng đi mới cho vector search trong các ứng dụng quy mô lớn.

HFresh giúp lập trình viên thực hiện tìm kiếm vector hiệu quả với ít bộ nhớ hơn thông qua cơ chế bảo trì nền tiến bộ.

Building Foundry Part 3: From archive to creative search

Part 3: We turn a messy creative archive into a searchable library using a manifest, Weaviate, and hybrid search.

How to extract meaning from charts and tables in PDFs

PDFs full of charts and tables are notoriously hard to put through a traditional RAG pipeline. In this post, we show how late-interaction multi-vector retrieval lets you search PDFs by what the page looks like: no OCR, no chunking, no text extraction.

Weaviate 1.39 Release

Weaviate 1.39 promotes the Boost API and MMR diversity selection to GA, previews 4-bit Rotational Quantization, and ships an experimental Search REST API.

Scaling Test-Time Compute in Search Mode

Bài viết giới thiệu ba cấp độ nỗ lực (medium, high, ultrahigh) cho chế độ Search Mode của Query Agent nhằm tối ưu hóa khả năng xử lý truy vấn.

Một lập trình viên muốn tối ưu hóa hiệu suất và chi phí cho ứng dụng AI của mình bằng cách áp dụng chiến lược phân cấp công việc tìm kiếm theo mức nỗ lực khác nhau trong chế độ tìm kiếm.