Was ist Weaviate? Ein vollständiger Überblick für 2025

Mit all den neuen KI-Tools, die aus dem Boden schießen, stoßen wir auf ein neuartiges Problem: Unsere alten Datenbanken verstehen nicht wirklich, worüber wir sprechen. Sie sind hervorragend darin, exakte Schlüsselwörter zu finden, aber der Kontext geht ihnen verloren. Genau diese Lücke füllen Vektordatenbanken, und ein Name, den man in diesem Bereich häufig hört, ist Weaviate.

Aber was ist das eigentlich genau? Und noch wichtiger: Ist es das richtige Werkzeug für das, was Sie entwickeln möchten? Dieser Leitfaden führt Sie durch alles, was Sie über Weaviate wissen müssen – von den Kernfunktionen und häufigen Anwendungsfällen bis hin zu Preisen und, ja, auch den Einschränkungen. Am Ende werden Sie eine viel klarere Vorstellung davon haben, ob es zu Ihrem Projekt passt.

Was ist Weaviate?

Im Kern ist Weaviate eine Open-Source-Vektordatenbank, die für KI-Anwendungen entwickelt wurde. Schauen wir uns einmal genauer an, was das eigentlich bedeutet.

graph TD A[Unstrukturierte Daten (Text, Bilder, Audio)] --> B{Vektorisierungsmodul (z. B. OpenAI, Hugging Face)}; B --> C[Vektor-Embeddings (Numerische Repräsentationen)]; C --> D[(Weaviate-Datenbank)]; E[Benutzeranfrage] --> F{Vektorisierungsmodul}; F --> G[Anfragevektor]; G --> D; D --> H[Ähnlichkeitssuche (Findet nächste Vektoren)]; H --> I[Relevante Ergebnisse]; Alternativer Titel: Ein Workflow-Diagramm des Weaviate-Vektordatenbankprozesses.

Weaviate wurde entwickelt, um Daten basierend auf ihrer Bedeutung zu speichern und zu durchsuchen, nicht nur nach den Wörtern, die sie enthalten. Dies geschieht, indem Ihre Daten – egal ob Text, Bilder oder Audio – in eine Liste von Zahlen umgewandelt werden, die als „Vektor“ oder „Embedding“ bezeichnet wird. Sie können sich diese Vektoren als Koordinaten vorstellen, die Ihre Daten auf einer riesigen, mehrdimensionalen Landkarte von Konzepten platzieren.

Sobald Ihre Daten als Vektoren gespeichert sind, kann Weaviate zusammenhängende Informationen finden, indem es einfach nach Datenpunkten sucht, die auf dieser Karte nahe beieinander liegen. Das ist die einfache Idee hinter der sogenannten „semantischen Suche“. Anstatt nur Schlüsselwörter abzugleichen, findet sie Ergebnisse, die konzeptionell ähnlich sind. Dies ist der Motor hinter leistungsstarken KI-Funktionen wie Retrieval-Augmented Generation (RAG), intelligenten Empfehlungssystemen und Suchleisten, die tatsächlich verstehen, was Sie meinen. Außerdem ist es darauf ausgelegt, Milliarden dieser Datenobjekte zu verarbeiten.

Schlüsselfunktionen, die Weaviate auszeichnen

Warum also entscheiden sich so viele Entwickler für Weaviate? Das liegt im Wesentlichen an einigen Kernfunktionen, die es zu einer flexiblen und leistungsstarken Wahl machen.

Semantische und hybride Suche

Das größte Verkaufsargument von Weaviate ist seine Fähigkeit, die Absicht hinter einer Suchanfrage zu verstehen, was weit über den einfachen Abgleich von Schlüsselwörtern hinausgeht. Das ist die Stärke seiner semantischen Suche.

Aber das ist noch nicht alles. Weaviate unterstützt auch die hybride Suche, die geschickt moderne Vektorsuche mit der klassischen Stichwortsuche (unter Verwendung von Algorithmen wie BM25) kombiniert. Das ist von großer Bedeutung, denn manchmal ist ein Schlüsselwort genau das, was man braucht. Sie können sogar eine Einstellung namens „Alpha“-Parameter anpassen, um das Gleichgewicht zwischen den beiden zu steuern, was Ihnen eine fein abgestimmte Kontrolle über Ihre Suchergebnisse gibt. Diese Mischung bietet oft das Beste aus beiden Welten und führt zu deutlich relevanteren Ergebnissen.

graph TD subgraph Hybride Suche A[Benutzeranfrage] --> B{Vektorsuche}; A --> C{Schlüsselwortsuche (BM25)}; B --> D{Alpha-Parameter}; C --> D; D --> E[Kombinierte Ergebnisse]; end Alternativer Titel: Eine Infografik, die die hybride Suchfunktion von Weaviate erklärt.

Ein flexibles, modulares Ökosystem

Eines der coolsten Dinge an Weaviate ist sein modulares Design. Anstatt Sie in ein bestimmtes Set von Tools zu zwingen, ist es so aufgebaut, dass Sie verschiedene Machine-Learning-Modelle und -Dienste nach Belieben einbinden können.

Es wird mit einer Reihe von Modulen geliefert, die eine Verbindung zu beliebten Diensten wie OpenAI, Cohere und Hugging Face herstellen. Das bedeutet, dass Sie problemlos Ihre eigenen Embedding-Modelle einbringen oder Ihre bevorzugten APIs von Drittanbietern ohne großen Aufwand nutzen können. Für Teams, die die Kontrolle über ihren KI-Stack behalten und für jeden Teil der Aufgabe das beste Werkzeug verwenden möchten, ist diese Flexibilität ein enormer Vorteil.

Skalierbarkeit und Bereitstellungsoptionen

Weaviate wurde von Anfang an als cloud-native und skalierbare Lösung konzipiert. Es verwendet gängige Techniken wie Sharding (Aufteilen von Daten auf verschiedene Server) und Replikation (Erstellen von Kopien zur Vermeidung von Datenverlust), um große Datenmengen und ein hohes Volumen an Suchanfragen mühelos zu bewältigen.

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, es zu betreiben:

• Selbst gehostetes Open Source: Wenn Sie die volle Kontrolle wünschen, können Sie Weaviate auf Ihren eigenen Servern mit Docker oder Kubernetes betreiben. Dies gibt Ihnen maximale Freiheit, bedeutet aber auch, dass Sie für die gesamte Einrichtung und Wartung verantwortlich sind.

• Weaviate Cloud: Das Unternehmen bietet auch einen vollständig verwalteten Dienst an. Dieser umfasst eine serverlose Option, die automatisch skaliert (ideal für den Einstieg), und dedizierte Enterprise-Cluster für den anspruchsvollen Produktionseinsatz.

Häufige Anwendungsfälle und Integrationen

Weaviate ist in der Regel nicht das Endprodukt; es ist der grundlegende Baustein, der viele moderne KI-Funktionen antreibt. Hier sind einige der häufigsten Arten, wie es eingesetzt wird.

Antrieb für Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Sie haben wahrscheinlich schon von RAG (Retrieval-Augmented Generation) gehört. Es ist die Standardtechnik, um große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) genauer zu machen und zu verhindern, dass sie einfach Dinge erfinden. In einem RAG-System fungiert Weaviate als persönliche Bibliothek des LLM. Wenn ein Benutzer eine Frage stellt, findet Weaviate zunächst relevante Dokumente aus Ihrer Wissensdatenbank und übergibt sie dem LLM als Kontext. Dies hilft dem LLM, Antworten zu generieren, die auf Ihren spezifischen Daten basieren und nicht nur auf seinem allgemeinen Training.

graph TD A[Frage des Benutzers] --> B{RAG-System}; B --> C[1. Weaviate-Datenbank abfragen]; C --> D[(Weaviate)]; D --> E[2. Relevante Dokumente abrufen]; E --> B; B --> F[3. Frage + Dokumente kombinieren]; F --> G{Großes Sprachmodell (LLM)}; G --> H[4. Fundierte Antwort generieren]; H --> I[Endgültige Antwort]; Alternativer Titel: Ein Diagramm, das zeigt, wie Weaviate in einem RAG-System verwendet wird.

Seien Sie sich nur bewusst, dass der Aufbau eines produktionsreifen RAG-Systems mit Weaviate nicht gerade ein Wochenendprojekt ist. Es ist eine echte Ingenieursaufgabe, die das Einrichten von Datenpipelines, die Verwaltung der Indizierung und das korrekte Zusammenspiel aller Komponenten umfasst.

Entwicklung von Chatbots und KI-Agenten

Weaviate wird oft verwendet, um Chatbots und KI-Agenten ein Langzeitgedächtnis zu geben. Durch die Speicherung vergangener Gespräche und Kenntnisse als Vektoren kann ein Bot schnell relevante Informationen abrufen und den Kontext über Interaktionen hinweg aufrechterhalten. Das macht Gespräche natürlicher und wirklich hilfreich.

Obwohl Sie mit Weaviate definitiv einen leistungsstarken, benutzerdefinierten Chatbot von Grund auf neu erstellen können, erfordert dies viel Zeit und Ressourcen. Wenn Ihr Hauptziel darin besteht, den Kundensupport zu verbessern, kann Sie eine All-in-One-Plattform viel schneller ans Ziel bringen. Ein Tool wie eesel AI ermöglicht es Ihnen beispielsweise, produktionsreife KI-Agenten zu starten, die sich direkt mit Ihrem bestehenden Helpdesk wie Zendesk oder Freshdesk verbinden und in Minuten statt Monaten einsatzbereit sind.

Die Preise erklärt

Okay, reden wir über die Kosten. Was Sie für Weaviate bezahlen, hängt stark davon ab, wie Sie es betreiben möchten. Hier ist ein kurzer Überblick über die Modelle, die auf ihrer offiziellen Preisseite aufgeführt sind.

Cloud Serverless

Dies ist ihre Pay-as-you-go-Option, die sich perfekt zum Ausprobieren, zum Erstellen von Prototypen oder für Apps mit unvorhersehbarem Datenverkehr eignet. Die Kosten basieren hauptsächlich auf der Anzahl der Vektordimensionen, die Sie pro Monat speichern, und es gibt verschiedene Stufen, die mehr Support und Verfügbarkeit bieten.

SLA-Stufe	Startpreis	Preis pro 1 Mio. Vektordimensionen/Monat
Kostenlose Sandbox	$0 (14 Tage Lebensdauer)	N/A
Standard	$25/Monat	$0.095
Professional	$135/Monat	$0.145
Business Critical	$450/Monat	$0.175
Quelle: Weaviate-Preisseite

Enterprise Cloud und BYOC

Für größere, geschäftskritische Anwendungen bietet Weaviate eine dedizierte, verwaltete Instanz in ihrer Cloud. Die Preisgestaltung hier ist individuell und basiert auf einer Metrik namens „AI Units“ (AIUs), daher müssen Sie sich für ein Angebot an deren Vertriebsteam wenden. Sie haben auch eine „Bring Your Own Cloud“ (BYOC)-Option, bei der sie Weaviate für Sie in Ihrer eigenen Cloud-Umgebung verwalten.

Selbst gehostet (Open Source)

Die Weaviate-Software selbst ist Open Source, also kostenlos zum Herunterladen und Verwenden. Dies kann eine ausgezeichnete Wahl sein, wenn Sie ein Ingenieurteam haben, das Ihre eigene Infrastruktur verwalten kann. Vergessen Sie nur nicht, die Kosten für die Server, die Zeit Ihres Teams für die Wartung und alles andere, was für einen reibungslosen Betrieb erforderlich ist, zu berücksichtigen.

Dieses Video bietet einen tiefen Einblick, wie Weaviate in die moderne Datenlandschaft für die Entwicklung von KI-nativen Anwendungen passt.

Zu berücksichtigende Einschränkungen

Weaviate ist ein fantastisches Werkzeug, aber es ist nicht für jedes Problem die richtige Lösung. Es ist wichtig, mit offenen Augen an die Sache heranzugehen und die Einschränkungen zu verstehen, bevor man sich festlegt.

Eine Zutat, nicht das ganze Gericht

Das ist wahrscheinlich das Wichtigste, was man verstehen muss: Weaviate ist eine Datenbank. Es ist ein entscheidender Teil des Puzzles, aber Sie müssen immer noch den gesamten Rest der Anwendung darum herum bauen. Das bedeutet, die Anwendungslogik zu schreiben, Datenpipelines einzurichten, eine Benutzeroberfläche zu entwerfen und es in Ihre anderen Systeme zu integrieren. Dies erfordert ein Team mit spezialisierten KI- und Softwareentwicklungsfähigkeiten, um daraus ein funktionierendes Produkt zu machen.

An diesem Punkt müssen Sie entscheiden, was Sie wirklich erreichen wollen. Wenn Sie ein neues Produkt von Grund auf neu entwickeln, ist eine Zutat wie Weaviate genau das, was Sie brauchen. Aber wenn Sie versuchen, ein spezifisches Geschäftsproblem zu lösen, wie z. B. die Automatisierung des Kundenservice, könnte eine Komplettlösung wie eesel AI sinnvoller sein. Sie bietet das Gesamtpaket, von Helpdesk-Integrationen bis zum benutzerseitigen Chatbot, sodass Sie sich auf das Ergebnis statt auf die Infrastruktur konzentrieren können.

Betriebliche Komplexität und Lernkurve

Einen Weaviate-Cluster zu betreiben, besonders wenn man ihn selbst hostet, ist keine Aufgabe, die man einmal einrichtet und dann vergisst. Es ist eine technische Aufgabe, die das Verwalten von Updates, die Überwachung der Leistung und die Feinabstimmung des Systems erfordert, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Es erfordert echtes Ingenieurwissen, was man nicht einfach an ein nicht-technisches Teammitglied abgeben kann.

Im Gegensatz dazu sind Plattformen wie eesel AI so konzipiert, dass sie von den Teams genutzt werden können, die sie tatsächlich benötigen. Ein Support-Manager kann seine Wissensdatenbanken verbinden, eine KI mit vergangenen Tickets trainieren und ihre Leistung überprüfen, ohne eine einzige Zeile Code schreiben zu müssen. Dieser Ansatz umgeht vollständig die Kopfschmerzen, die mit der Verwaltung einer eigenen Vektordatenbank verbunden sind.

Weaviate: Ein spezialisiertes Werkzeug in einer Welt mit vielen Datenbanken

Weaviate ist ein Spezialist. Es ist erstaunlich im Umgang mit Vektoren, wird aber Ihre bewährte alte Datenbank (wie PostgreSQL) für die Speicherung strukturierter Daten wie Benutzerkonten oder Rechnungsinformationen nicht ersetzen. Das bedeutet, dass die meisten Unternehmen, die Weaviate verwenden, es parallel zu ihren bestehenden Datenbanken betreiben werden. Dies fügt Ihrem Tech-Stack eine weitere Komplexitätsebene hinzu, da Sie nun mehrere Systeme verwalten und synchron halten müssen.

Für Anwendungsfälle wie den Kundensupport sollte das Ziel sein, Ihr Wissen zusammenzuführen, anstatt es auf noch mehr Systeme zu verteilen. Eine KI-Plattform wie eesel AI löst dies, indem sie sich direkt mit den Orten verbindet, an denen Ihr Wissen bereits vorhanden ist, sei es in Helpdesk-Artikeln, Confluence-Seiten, Google Docs oder sogar Ihrem Shopify-Produktkatalog. Sie bringt die KI zu Ihren Daten, anstatt Sie zu zwingen, all Ihre Daten zur KI zu verschieben.

Ist Weaviate das richtige Werkzeug für Sie?

Also, wie lautet das Fazit? Weaviate ist eine wirklich beeindruckende und flexible Open-Source-Vektordatenbank. Für erfahrene Entwicklungsteams, die benutzerdefinierte KI-Anwendungen von Grund auf neu erstellen, ist es eines der besten Werkzeuge auf dem Markt. Wenn Sie über die technischen Ressourcen verfügen, um die Infrastruktur aufzubauen und zu verwalten, bietet es Ihnen enorme Möglichkeiten.

Allerdings ist seine größte Stärke für viele auch sein Hauptnachteil: Es ist ein grundlegender Baustein, kein fertiges Produkt. Es erfordert einen erheblichen technischen Aufwand, um es in eine echte, produktionsreife Anwendung zu verwandeln.

Wenn Sie ein Entwickler mit der Zeit und den Fähigkeiten sind, eine benutzerdefinierte RAG-Anwendung oder eine semantische Suchmaschine zu erstellen, ist Weaviate eine erstklassige Wahl. Aber wenn Ihr Ziel darin besteht, den Kundensupport zu automatisieren und einen hilfreichen KI-Assistenten ohne den ganzen technischen Aufwand bereitzustellen, bietet eine Plattform wie eesel AI einen viel direkteren Weg. Sie können Ihre Wissensquellen verbinden und Ihren KI-Agenten in nur wenigen Minuten in Aktion sehen.