Weaviate近日推出了一款全新的嵌入式服务平台Weaviate Embeddings，旨在为AI开发者提供更灵活、更高效的数据向量化解决方案。这项软件即服务（SaaS）平台不仅提供开源模型，还带来了按需付费的便捷服务模式。
在AI应用开发中，嵌入式服务扮演着至关重要的角色。传统的数据向量化服务常常受限于繁琐的API调用和严格的使用限制，而Weaviate的这项创新正是为了突破这些技术障碍。
该服务的核心优势在于:开发者可以直接访问Weaviate云端托管的开源和专有模型，无需依赖外部提供商。用户拥有完全的嵌入式数据控制权，并可根据需要灵活切换不同模型。
平台依托GPU基础设施，通过将机器学习模型与数据部署更近，有效降低了延迟。与传统服务不同，Weaviate Embeddings在生产环境中不设置速率限制，这意味着开发者可以进行更迅速的运算，同时享受更加透明的定价模式。
Weaviate的CEO Bob van Luijt表示:"我们的目标是为开发者提供将模型与数据无缝整合的工具和运营支持。Weaviate Embeddings让构建和管理AI原生应用变得更加简单。"
目前，该服务已在Weaviate Cloud平台中提供预览。初期已包含Snowflake的Arctic-Embed开源文本嵌入模型，该模型以其卓越的检索性能备受关注。公司还计划在2025年初推出更多增强功能。
这一最新服务perfectly契合了Weaviate助力AI开发者从原型设计迈向生产环境的战略。今年早些时候，公司已陆续推出了针对各类AI使用场景的工具集，并引入了灵活的存储选项，帮助管理AI原生应用的成本。
对于正在寻求突破传统开发模式的AI开发者而言，Weaviate Embeddings无疑是一个值得关注的技术突破。随着AI技术的不断演进，这种灵活、高效的服务模式将为行业创新提供更多可能。
