Spin Up Weaviate

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Spin Up Weaviate

Ce cours fait partie de Spécialisation "Chroma, Weaviate & Production RAG Deployment"

Instructeur : LearningMate

Inclus avec

3 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 heures à compléter

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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Ce que vous apprendrez

Deploy a Weaviate vector database with Docker Compose, configure a schema, ingest data objects, and run vector search queries using its native API.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Embeddings
Catégorie : Configuration Management
Catégorie : Data Management
Catégorie : Data Mapping
Catégorie : Database Management

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Docker (Software)
Catégorie : Application Programming Interface (API)
Catégorie : Query Languages
Catégorie : Restful API
Catégorie : Vector Databases

Détails à connaître

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Récemment mis à jour !

mars 2026

Évaluations

6 affectations¹

Noté par l'IA voir l'avis de non-responsabilité

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Ce cours fait partie de la Spécialisation "Chroma, Weaviate & Production RAG Deployment"

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Il y a 3 modules dans ce cours

Spin Up Weaviate is an intermediate, hands-on course for developers and ML engineers who need to get a modern vector database running fast. If you're ready to move from theory to practice, this course provides a direct, step-by-step path to deploying, configuring, populating, and querying Weaviate, one of the most popular open-source vector databases available today. Forget high-level concepts; this course is about execution.

You will learn how to use Docker Compose to launch a Weaviate instance locally, define a data schema using its API, and ingest data objects for semantic search. Through a series of practical and guided screencasts and a final, real-world project, you will configure a live database, load it with a dataset of 1,000 articles, and perform your first vector search query using GraphQL APIs to run similarity-based vector search queries. By the end of this 2-hour session, you will have the confidence and skill to deploy and interact with a vector database environment for your own AI applications.

This module focuses on the essential first step: setting up and running your database environment. You will learn how to use Docker Compose to launch a Weaviate instance locally, understand its configuration, and define a data schema that tells the database how to structure incoming information.

Inclus

1 vidéo1 lecture2 devoirs

Your database is running; now it's time to use it. This module focuses on the data lifecycle. You will learn how to use Weaviate's REST APIs to ingest data and the GraphQL API to verify retrieval using vector search queries.

Inclus

2 vidéos1 lecture2 devoirs

With data in your database, this final module teaches you how to get it out intelligently. You will master how to construct and refine vector search queries using GraphQL, understand how query choices affect relevance, and apply these skills to retrieve meaningful results from larger datasets.

Inclus

2 vidéos1 lecture2 devoirs

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Instructeur

LearningMate

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