Weaviate Cookbooks

Visão Geral

Esta habilidade oferece um índice de guias de implementação e requisitos fundamentais para construir aplicações de IA com Weaviate. Use as referências para criar rapidamente aplicações completas com as melhores práticas para gerenciamento de conexão, configuração de ambiente e arquitetura de aplicação.

Quando Usar Esta Habilidade

• Use quando o usuário desejar uma aplicação RAG (Retrieval-Augmented Generation), RAG agentic, chatbot, explorador de dados ou de busca de documentos multimodal com base em Weaviate.
• Use ao escolher entre padrões de cookbook antes de escrever uma aplicação Weaviate completa.
• Use quando o projeto precisar de orientação sobre ambiente Weaviate, configuração, cliente assíncrono ou frontend.
• Use quando o usuário solicitar um blueprint oficial do Weaviate em vez de uma receita genérica de banco de dados vetorial.

Instância Weaviate na Nuvem

Se o usuário ainda não tiver uma instância, direcione-o para o console da nuvem para se registrar e criar um sandbox gratuito. Crie uma instância Weaviate através do Weaviate Cloud.

Antes de Construir Qualquer Cookbook

Siga estas diretrizes compartilhadas antes de gerar qualquer aplicação de cookbook:

• Contrato de Configuração de Projeto
• Requisitos de Ambiente

Em seguida, prossiga para a referência específica do cookbook abaixo.

Índice de Cookbooks

• Chatbot Agente de Consulta: Construa um chatbot completo usando o Weaviate Query Agent com suporte a streaming e histórico de conversas.
• Explorador de Dados: Construa uma aplicação completa de explorador de dados, incluindo ordenação, busca por palavra-chave e visualização tabular de dados do Weaviate.
• RAG Multimodal: Construindo Busca de Documentos: Construa um sistema multimodal de Retrieval-Augmented Generation (RAG) usando Weaviate Embeddings (ModernVBERT/colmodernvbert) e Ollama com Qwen3-VL para geração.
• RAG Básico: Implemente recuperação e geração básicas com Weaviate. Útil para a maioria das formas de recuperação de dados de uma coleção Weaviate.
• RAG Avançado: Melhore o RAG básico adicionando recursos extras como reclassificação, decomposição de consulta, reescrita de consulta, seleção de filtro LLM.
• Agente Básico: Construa um agente de IA com chamadas de ferramentas e saídas estruturadas usando DSPy. Abrange assinaturas AgentResponse, RouterAgent, design de ferramentas e loops sequenciais de múltiplos passos.
• RAG Agentic: Construa agentes de IA com RAG e Weaviate. Abrange ferramentas RAG ingênuas, RAG hierárquico com filtros criados por LLM, memória de banco de dados vetorial, Weaviate Query Agent e integração Elysia.

Interface (Opcional)

Use isso quando o usuário solicitar explicitamente um frontend para seu backend Weaviate.

• Interface Frontend: Construa um frontend Next.js para interagir com o backend Weaviate.

Uso do Cliente

• Cliente Assíncrono: Guia para usar o cliente assíncrono Python do Weaviate em aplicações de produção (FastAPI, frameworks assíncronos). Abrange padrões de conexão, gerenciamento de ciclo de vida, armadilhas comuns e configurações multi-cluster.

Limitações

• Os blueprints dos cookbooks ainda precisam de adaptação ao modelo de dados do usuário, provedor de embedding, modelo de autenticação, plataforma de implantação e metas de latência/custo.
• Esta habilidade não valida credenciais Weaviate ativas, cotas de nuvem ou disponibilidade de modelo, a menos que o usuário forneça e aprove o ambiente relevante.
• As aplicações geradas devem ser revisadas quanto à segurança, privacidade de dados, exposição a injeção de prompt e observabilidade de produção antes do lançamento.