Spin Up Weaviate

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Spin Up Weaviate

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Chroma, Weaviate & Production RAG Deployment“

Dozent: LearningMate

Bei enthalten

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3 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 Stunden zu vervollständigen

Flexibler Zeitplan

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Was Sie lernen werden

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

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Database Design
Kategorie: Embeddings
Kategorie: Data Management
Kategorie: Database Management
Kategorie: Data Import/Export

Werkzeuge, die Sie lernen werden

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

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

März 2026

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6 Zuweisungen¹

KI-bewertet siehe Haftungsausschluss

Unterrichtet in Englisch

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Chroma, Weaviate & Production RAG Deployment“

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In diesem Kurs gibt es 3 Module

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.

Das ist alles enthalten

1 Video1 Lektüre2 Aufgaben

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.

Das ist alles enthalten

2 Videos1 Lektüre2 Aufgaben

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.

Das ist alles enthalten

2 Videos1 Lektüre2 Aufgaben

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Dozent

LearningMate

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Felipe M.

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When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

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¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.