weaviate

@BrettDavies @weaviate_io Have created a PR here: docs#596 Thanks for the tip @BrettDavies and god luck with anc.dev :)

It replaces Webpack with Rspack, Babel and Terser with SWC, and the CSS minifier with Lightning CSS. You turn it on with future.experimental_faster: true in docusaurus.config.js. If you want to try it out, see our diff: docs#576

my gift to Austria on this glorious day! github.com/weaviate/weaviate-go-client/releases/t…

Weaviate at 7,856 body matches: reading a vector store's public surface Weaviate at 7,856 body matches: reading a vector store's public surface Weaviate is a vector database used to build semantic search and retrieval over private corpora. A deployment that answers requests without authentication returns schema information that describes the corpus and often the data inside it. What the measurement covers ZoomEye returns 7,856 matches for the body string Weaviate and 59 matches for the page title Weaviate. The default HTTP port is 8080, which is a shared port, so a port query cannot attribute assets to this product and was not used. Scope: the query ran against the international ZoomEye index with sub_type=all. Counts are a snapshot at collection time and the index is refreshed continuously. Why the number matters Weaviate exposes a REST and a GraphQL endpoint. A schema request lists the classes and their properties, which reveals the shape of the corpus: whether it holds support tickets, code, legal text or customer conversations. That is metadata about sensitive material, and it is available before any data is read. The body count is much larger than the title count, which is the expected pattern for a service that returns JSON. JSON responses carry the product name in the payload rather than in an HTML title. That also means the body count includes API responses, not only rendered pages. Reading the evidence A body match on a JSON API is a weaker attribution than a title match on an interface, so the 7,856 figure should be read as an upper bound on the surrounding surface, not as a count of open databases. The 59 title matches are the narrower set. Because 8080 is used by many products, exposure cannot be measured from this port. Reporting a port count here would misattribute assets, so the honest result is that the port query is not informative for this product. Practical next steps Enable authentication and an API key for the vector store, and restrict the network path so only the application tier reaches it. Review the schema to confirm that class and property names do not themselves disclose sensitive topics. Where a management interface exists, place it behind the same authentication and remove sample or test classes from production collections. References - Weaviate, Authentication - Weaviate, Project repository - ZoomEye, Cyberspace search

TÌM KIẾM VECTOR KẾT HỢP HYBRID SEARCH VÀ GRAPH SCHEMA: WEAVIATE MANG LẠI TRẢI NGHIỆM TRUY VẤN TRI THỨC TOÀN DIỆN CHO AI Trong các bài toán tìm kiếm ngữ nghĩa thực tế, chỉ sử dụng vector search thuần túy (Cosine Similarity) thường bỏ sót các từ khóa chuyên ngành chính xác (mã sản phẩm, tên định danh, số hợp đồng). Ngược lại, chỉ dùng keyword search (BM25) lại không hiểu được ý định và ngữ cảnh câu hỏi. Weaviate là cơ sở dữ liệu vector mã nguồn mở thế hệ mới (Open-source Vector Database) hỗ trợ tìm kiếm kết hợp Hybrid Search (Vector + BM25) cùng cấu trúc đối tượng dữ liệu dạng đồ thị (GraphQL-native). Tech Stack: Được xây dựng hoàn toàn bằng Golang cho hiệu năng cao, tích hợp thuật toán HNSW (Hierarchical Navigable Small World) để lập chỉ mục vector đa chiều. Hỗ trợ giao diện truy vấn qua GraphQL và REST API. Tại sao nên dùng? - Hybrid Search thông minh với Fusion Ranking: Kết hợp đồng thời sức mạnh của tìm kiếm vector và thuật toán BM25 truyền thống, tự động cân bằng trọng số để mang lại kết quả chính xác nhất cho người dùng. - Tự động Vector hóa dữ liệu (Vectorization Modules): Tích hợp sẵn các module kết nối trực tiếp với OpenAI, Cohere, HuggingFace hoặc các mô hình transformer chạy local, giúp tự động sinh vector khi bạn thêm dữ liệu mới. - Khả năng mở rộng theo chiều ngang (Horizontal Scalability): Kiến trúc cloud-native hỗ trợ sharding và replication đa node, xử lý hàng tỷ vector với thời gian phản hồi dưới 10 mili-giây. Dự án đạt hơn 12.000 stars trên GitHub và đang được hàng nghìn doanh nghiệp tin dùng cho hệ thống tìm kiếm nội bộ và trợ lý AI thông minh. Link tham khảo: weaviate/weaviate #OpenSourceVN #VNOSS #opensourcevn #vnoss #DevCommunity #Weaviate #VectorDatabase #AIWorkflow #RAG #Golang #GraphQL