Weaviate

类型：向量检索与混合检索底座

复用规则：稳定复用的组件说明页

所属层：知识与检索层

官方网站：https://docs.weaviate.io/

开源仓库地址：https://github.com/weaviate/weaviate

当前定位

Weaviate 是当前方案默认的向量检索与混合检索底座。

主要职责

• 向量索引
• 混合检索
• 知识检索支撑

与其他组件关系

• 与 LlamaIndex 组成当前默认知识检索主组合。
• 依赖模型层提供 Embedding 与重排能力，服务于编排层和知识应用场景。
• 与 Milvus 的关系是默认底座与演进候选的关系。
• 在需要全文能力时，可与 Elasticsearch 形成条件配合，而非默认双底座长期并行。

适合场景

• 企业知识库检索
• 智能体 RAG 检索
• 中大型知识场景

边界

• 不替代对象存储
• 不替代关系数据库

采用规则

• 当前方案默认以 Weaviate 作为向量检索底座。
• 在规模、吞吐或隔离要求未明显超出当前阶段前，不默认切换到 Milvus。
• Weaviate 负责检索底座，不负责数据治理、知识编排和业务应用控制。

治理注意点

• 向量索引、Schema 和租户隔离策略需要统一管理。
• 知识删除、更新和重建要与源资产生命周期联动。
• 在线检索范围必须继承数据分类分级和访问权限语义。
• 索引构建与在线查询资源建议隔离，避免相互抢占。

关联文档

• 6. 知识与检索层
• LlamaIndex
• Milvus
• 技术选型

参考资料

• Weaviate Documentation
• Weaviate GitHub Repository