Weaviate — Vector database cloud-native con ricerca ibrida, moduli vectorizer e RBAC OIDC su Kubernetes
Vector database cloud-native con ricerca ibrida, moduli vectorizer e RBAC OIDC su Kubernetes
Weaviate è un vector database open-source (BSD-3-Clause) scritto in Go, progettato per applicazioni AI che combinano ricerca semantica e filtering strutturato. Supporta hybrid search (vettori densi + BM25), reranking, RAG pipeline e ricerca multimodale tramite moduli. Deploy self-hosted via Docker, Docker Compose o Kubernetes con Helm chart ufficiale (richiede K8s >= 1.23). Autenticazione via API key o OIDC; RBAC abilitabile tramite variabile d'ambiente. Cluster multi-node con Raft consensus. Weaviate Cloud è il servizio managed opzionale con tier Free e paid.
Perché è nel catalogo
L'architettura modulare di Weaviate consente di accoppiare il database con qualsiasi vectorizer (locale o cloud) senza cambiare l'interfaccia di query. BSD-3-Clause è una delle licenze più permissive — nessun obbligo di rilascio sorgente né restrizione commerciale. Il Helm chart ufficiale e il supporto OIDC semplificano l'integrazione in ambienti enterprise Kubernetes esistenti. Utilizzato in produzione su dataset a miliardi di vettori.
Come lo integriamo
Non installiamo semplicemente Weaviate. Lo integriamo in uno stack AI controllato, documentato e mantenibile: cluster Kubernetes con Helm chart ufficiale, RBAC e OIDC configurati, moduli vectorizer selezionati per il caso d'uso, monitoraggio e documentazione operativa completa.
Licenza
SPDX: BSD-3-Clause
BSD 3-Clause License
BSD-3-Clause permissiva senza restrizioni commerciali. Licenza invariata nella storia del progetto — nessun cambiamento a BSL o simili confermato da fonti primarie. Nessun CLA richiesto. L'azienda si chiamava SeMI Technologies fino a gennaio 2023, ora Weaviate.
Caratteristiche tecniche
| Docker | ✓ sì |
| Kubernetes | ✓ sì |
| Helm chart | ✓ sì |
| Self-hosted | ✓ sì |
| GPU richiesta | — no |
| GPU note | GPU opzionale solo per il modulo text2vec-transformers in esecuzione locale (ENABLE_CUDA=1). Non necessaria per vectorizer cloud o ricerca. |
| API | ['REST', 'gRPC'] |
| Multi-utente | ✓ sì |
| Auth/RBAC | API key (AUTHENTICATION_APIKEY_ENABLED), OIDC, RBAC (AUTHORIZATION_ENABLE_RBAC, AUTHORIZATION_RBAC_ROOT_USERS). Accesso anonimo disabilitabile. |
| Persistenza | ✓ sì |
| Linguaggio | Go |
| Ultima release | 1.33.2 (2025-10-25) |
| Manutenzione attiva | ✓ sì |
| GitHub stars (approx) | 14.900 |
| Azienda | Weaviate (già SeMI Technologies, rebranding gennaio 2023) |
Note editoriali
Attenzione upgrade K8s: il passaggio da pre-v1.25 a v1.25+ richiede eliminazione del StatefulSet prima del re-deploy con Helm chart >= 17.0.0. Azure file CSI non supportato: usare disk.csi.azure.com. 428 release su GitHub — progetto molto attivo. Weaviate Embeddings e Query Agent sono servizi managed cloud-only, non self-hostabili.