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Weaviate

Base de datos vectorial de código abierto para búsqueda semántica y RAG

Presentación de Weaviate

Lo que la distingueBúsqueda híbrida (vectorial + léxica) y vectorización automática mediante módulos integrados

Weaviate almacena vectores y objetos juntos, de modo que puedes combinar búsqueda semántica, filtrado por metadatos y búsqueda por palabras clave en una sola consulta. Incluye módulos que generan los embeddings al vuelo con proveedores como OpenAI, Cohere o modelos propios, y expone API en GraphQL y REST. Se usa sobre todo para montar buscadores internos, recomendadores y sistemas RAG conectados a un LLM.

Para quién es

Equipos técnicos que necesitan búsqueda semántica o RAG sobre sus propios datos.

Ventajas de Weaviate

  • Código abierto y autoalojable, sin dependencia de un proveedor
  • Búsqueda híbrida y filtros por metadatos en la misma consulta
  • Clientes oficiales en Python, JavaScript, Go y Java

Inconvenientes de Weaviate

  • Requiere perfil técnico: no hay interfaz para usuarios no desarrolladores
  • Autoalojar un clúster grande exige recursos y ajuste fino
  • El coste del servicio gestionado escala con el volumen de vectores

Qué puedes hacer con Weaviate

  • Búsqueda vectorial y híbrida
  • Módulos de vectorización automática
  • API GraphQL y REST
  • Filtrado por metadatos
  • Despliegue autoalojado o gestionado
  • Integración con frameworks RAG

Precios de Weaviate

Free (Engram)0 $/mesSiempre gratis, 1 cluster por usuario, 100.000 objetos, 1 GB memoria
FlexDesde 45 $/mesPago por uso, sin compromiso, cluster compartido
PremiumA medidaContrato prepagado, despliegue compartido o dedicado
DedicatedA medidaContactar con ventas, despliegue dedicado, cobertura global

Precios comprobados en su web el 24 de septiembre de 2026. Pueden cambiar.

Preguntas frecuentes sobre Weaviate

¿Es gratis?

El motor es de código abierto y puedes instalarlo sin coste. El servicio gestionado en la nube es de pago según el volumen de datos; consulta los precios actualizados en su web.

¿Funciona con textos en español?

Sí. La calidad de la búsqueda depende del modelo de embeddings que elijas; los modelos multilingües actuales manejan bien el español.

¿En qué se diferencia de Pinecone o Qdrant?

Weaviate se puede autoalojar y trae módulos que generan los embeddings dentro de la propia base de datos, algo que en otras opciones suele hacerse aparte.

Especialmente útil para

Hay una IA para…

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Alternativas a Weaviate

Todas las alternativas a Weaviate

Comparativas:Weaviate vs LinerWeaviate vs EightfoldWeaviate vs DoofinderWeaviate vs Symbolab