TL;DR
- Weaviate Embeddings 正式发布 (GA)：现在原生托管在 Weaviate Cloud 中，采用 Snowflake 的 Arctic Embed 1.5 和 2.0，提供多语言、高性能的向量嵌入。
- BM25 关键词搜索速度提升 94%：BlockMax WAND 将 BM25 查询延迟降低高达 94%，使大规模混合搜索更高效。
- 企业级安全与 RBAC GA：我们完全支持的基于角色的访问控制现已正式发布，为企业提供所需的精细访问控制。
- 多向量嵌入预览版：现在支持查询和对象都由多个向量表示，从而解锁更细微的数据理解和改进的搜索相关性。
- 在 Azure 上专用企业部署：简化了在 Microsoft Azure 上部署的客户的部署流程，提供专用集群、IP 白名单和无缝云管理。
- NVIDIA 集成：直接在 Weaviate 中利用 NVIDIA 的推理服务和模型。
- 3 月 5 日发布活动：参加 Weaviate 1.29 深度解析，了解新功能的现场演示——如果无法参加现场活动，将提供录像。
Weaviate 有哪些新功能？
我们很高兴地宣布 Weaviate Cloud 和最新发布的 Weaviate 1.29 进行了重大增强——我们最新的产品发布，其中包含加速企业人工智能采用的功能，而无需陡峭的学习曲线或高昂的开销。
从提升混合搜索性能到简化 向量嵌入 的创建，Weaviate 继续将创新与实用性相结合，为构建生产级人工智能解决方案的团队提供支持。是否有严格的安全要求？凭借 基于角色的访问控制 (RBAC) 和在 Microsoft Azure 中的专用部署，组织可以更轻松地符合企业标准。以下是使 Weaviate 成为那些希望突破人工智能驱动的搜索、数据摄取和安全边界的人们的引人注目的亮点。
BlockMax WAND 实现的 BM25 关键词搜索速度提升 94%
Weaviate 已经证明了低延迟的十亿级向量搜索，现在它为 BM25 关键词搜索提供了相同的高性能水平。BlockMax WAND 实现通过高达 94% 的延迟降低1，从而大大提升 Weaviate 的 BM25 关键词搜索速度，使大规模关键词查找更快、更高效。
通过使用预先计算的统计信息组织关键词索引的一部分，它可以跳过不相关的文档并更有效地压缩数据。对于处理数十亿条记录的企业而言，这意味着延迟显著降低，存储需求显著减少——在某些测试中压缩了十倍2。无论您是在搜索产品目录、客户通信还是内部知识库，新的算法都能帮助您的团队更快地找到相关见解，而无需额外的硬件或基础设施开销。
最重要的是，一旦用户选择加入，这些性能提升将在后台工作——仅应用于摄取后的数据——因此开发人员无需改造现有应用程序。凭借 Weaviate 1.29 中的 BlockMax WAND，用户获得了强大、面向未来的搜索解决方案，可以扩展到企业需求。有关 BlockMax WAND 的更多见解，请参阅我们的博客 "BlockMax WAND：Weaviate 如何实现 10 倍更快的关键词搜索”。
Weaviate Embeddings：现已正式发布
Weaviate Embeddings 现在在 Weaviate Cloud 中正式发布，从我们最初的 预览版 迈出了重要一步。旨在消除人工智能数据管道中的摩擦，它将向量创建和存储集成到一个服务中。无需再在外部提供商之间切换或在项目进行中遇到速率限制。您可以以高吞吐量摄取数百万个数据点，同时将模型和向量索引置于 Weaviate Cloud 中，以获得最佳性能。
此版本的一个关键补充是 Snowflake 的 Arctic Embed 2.0——一个开源文本嵌入模型，它超越了其 1.5 之前的版本，具有更好的多语言支持和 令人印象深刻的基准测试结果（包括 MTEB）。简而言之，它处理大规模、高保真度文档摄取，同时提供更准确的语义搜索。通过在 Weaviate Cloud 中原生运行这些嵌入，开发人员可以专注于构建下一代人工智能应用程序，而不是与模型托管或笨拙的数据管道作斗争。
要深入了解 Arctic Embed 2.0 的历程，请查看最新的 Weaviate Podcast，其中有来自 Snowflake 的创建者介绍。如果您准备好亲身体验，请访问我们的 快速入门教程，或从 Weaviate Cloud 免费试用开始。
提高企业安全性和合规性
合规性对于企业来说是基本要求，随着人工智能驱动的漏洞日益增加，它比以往任何时候都更加重要。随着银行、保险和医疗保健等行业的 AI 用例不断增加，围绕数据隐私和安全的法规也在不断收紧。这就是为什么 Weaviate 现在在 1.29 版本 中提供 RBAC 作为完全支持的企业级功能。
RBAC 为您提供精细的权限设置，以保护您的集合和租户——确保敏感数据（例如客户记录或关键业务信息）只能被授权用户访问，而无需笨拙的解决方法或瓶颈。通过自定义或预定义的角色，安全和合规团队可以确保每个用户获得适当的访问级别，不多也不少。这种方法不仅降低了未经授权的数据访问风险，还简化了合规报告和审计，消除了昂贵的手动程序。
管理人员、IT 团队和开发人员现在可以更有信心进行创新，而不会损害合规性或危及数据完整性。
在 Microsoft Azure 上专用部署
许多企业依赖 Microsoft Azure 作为其核心基础设施。为了满足这些用户，Weaviate 现在提供 Azure 企业配置器，以便于云部署。这使客户能够将他们的 Weaviate Cloud 部署（由 Weaviate 管理）运行在隔离的 Azure 环境中。
对于优先考虑安全性和合规性的企业而言，配置器通过专用集群和 IP 白名单以及与 Azure 的安全性和 基于角色的访问控制 的深度集成，确保完全的资源隔离。它还管理基本基础设施，例如备份、日志和指标，因此团队可以减少 DevOps 开销，并花更多时间构建人工智能驱动的应用程序。
对于在 Azure 上运行的企业而言，这为更简单的采购、减少运营摩擦以及与高度监管行业严格要求的匹配的专用资源环境打开了大门。
增强的人工智能性能：多向量嵌入、NVIDIA 集成和异步复制
借助 Weaviate 1.29，我们正在进一步推动创新。多向量嵌入 现在支持查询和对象都由多个向量表示，从而解锁更细微的数据理解和改进的搜索相关性——尤其是在医学数据或学术论文等密集内容方面。我们与 Jina AI ColBERT 向量化器 的集成证明了这种方法，支持“后期交互”搜索技术，从而提供卓越的精度。
此外，Weaviate 1.29 引入了强大的 NVIDIA 集成——包括 text2vec-nvidia、multi2vec-nvidia、generative-nvidia 和 reranker-nvidia——可无缝地将 NVIDIA 的强大推理引擎引入 Weaviate。这些模块简化了嵌入创建、语义搜索和检索增强生成 (RAG)，使您能够更快、更高效地构建复杂的人工智能应用程序。
作为这些创新的补充，我们新的 异步复制 功能可无缝地跨节点同步数据，从而进一步提高大规模部署的系统可靠性和性能。
总而言之，这些增强功能进一步提升了 Weaviate 作为领先的企业级向量数据库的地位。要深入了解技术细节，请查看 Weaviate 1.29 版本亮点 博客。
接下来是什么？
以上就是我们对 Weaviate Cloud 和 1.29 版本的新增功能 的介绍——但激动人心的时刻还没有结束。请将 3 月 5 日记入日历，届时我们的专家将深入探讨 多值向量、RBAC 等新功能。如果您无法参加现场会议，请不用担心——我们将分享录像，以便您不会错过任何内容。
与此同时，如果您渴望亲身体验，请查看 快速入门教程，或探索 Weaviate Cloud 免费试用版——并亲身体验 Weaviate 如何增强您的人工智能应用程序。我们很高兴看到您的成果!
准备开始构建了吗？
请查看 快速入门教程，或使用 Weaviate Cloud (WCD) 的免费试用版构建令人惊叹的应用程序。
- BlockMax WAND：Weaviate 如何实现 10 倍更快的关键词搜索（Fever 数据集——540 万文档）：搜索时间从 517 毫秒减少到 33 毫秒。↩
- BlockMax WAND：Weaviate 如何实现 10 倍更快的关键词搜索（MS Marco 数据集——860 万文档）：从 10.53 GB 减少到 0.92 GB，减少了 77% 的已评分文档，减少了 79% 的解压缩块。↩