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

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

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

Werkzeuge, die Sie lernen werden

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

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

März 2026

Bewertungen

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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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Häufig gestellte Fragen

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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.