Modules de vectorisation et génération automatique d’embeddings
Apprenez comment les modules de vectorisation de Weaviate transforment automatiquement vos objets de données en vecteurs lors de l’importation, et comment les configurer pour chaque classe et propriété.
Modules de vectorisation et génération automatique d’embeddings est une leçon Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 4 sur 4. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector comprend 4 leçons au total.
Certaines parties de cette leçon n'ont pas encore été traduites et s'affichent en anglais.
Who Creates the Vectors?
Vector search needs every object to have a vector. You can compute embeddings yourself, or let Weaviate do it via a vectorizer module that embeds objects automatically on import.
What Is a Vectorizer Module?
A vectorizer is a pluggable module (e.g. text2vec-openai, text2vec-cohere, text2vec-huggingface) that Weaviate calls to convert text into vectors. You choose it when defining a class.
Configuring a Vectorizer
The vectorizer is set in the class schema.
class_def = {
'class': 'Article',
'vectorizer': 'text2vec-openai',
'properties': [
{'name': 'title', 'dataType': ['text']},
{'name': 'body', 'dataType': ['text']}
]
}
print(class_def['vectorizer'])Auto-Embedding on Import
With a vectorizer set, you import plain objects and Weaviate embeds them for you. No need to call an embedding API yourself.
- Send object properties
- Module generates the vector
- Object stored with its vector
Choosing Which Properties to Embed
Not every property should influence the vector. You can skip properties (like IDs or timestamps) so only meaningful text contributes to the embedding.
prop = {
'name': 'sku',
'dataType': ['text'],
'moduleConfig': {'text2vec-openai': {'skip': True}}
}
print('skip embedding:', prop['moduleConfig']['text2vec-openai']['skip'])Including Property Names
By default Weaviate can prepend the property name to its value before embedding. Disabling 'vectorizePropertyName' keeps the vector focused on content rather than field labels.
Bring Your Own Vectors
You can also set vectorizer to 'none' and supply precomputed vectors at import. Useful when you already run a custom embedding pipeline or need a model Weaviate does not host.
Module Configuration
Each vectorizer accepts options in moduleConfig, such as the model name or dimensions. Set them at the class level to control how embeddings are produced.
module_config = {
'text2vec-openai': {'model': 'text-embedding-3-small', 'type': 'text'}
}
print(module_config['text2vec-openai']['model'])Consistency at Query Time
The same vectorizer embeds your query so it lives in the same space as stored objects. This is why mixing models or changing the vectorizer after import breaks search consistency.
Auto vs Manual Trade-offs
When to use each:
- Auto-embedding — simplest, less code, Weaviate manages calls
- Manual vectors — full control, custom models, batch pre-processing
Putting It Together
Pick a vectorizer per class, skip irrelevant properties, configure the model, and let Weaviate auto-embed on import. Or set 'none' to bring your own vectors. Keep the vectorizer consistent between import and query.
Quick Check
Test your understanding of vectorizers.
Recap
You learned that Weaviate vectorizer modules auto-embed objects on import. Configure the module per class, skip non-meaningful properties, set the model in moduleConfig, or use 'none' to bring your own vectors. Keep the vectorizer consistent between import and query for valid search.
Questions Fréquemment Posées
La leçon « Modules de vectorisation et génération automatique d’embeddings » est-elle gratuite ?
Oui — le texte complet de « Modules de vectorisation et génération automatique d’embeddings » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector, passe à CoddyKit PRO. Le cours Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector comprend 4 leçons au total.
Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Modules de vectorisation et génération automatique d’embeddings » ?
Apprenez comment les modules de vectorisation de Weaviate transforment automatiquement vos objets de données en vecteurs lors de l’importation, et comment les configurer pour chaque classe et proprié… Tu pratiques Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.
Dois-je avoir de l'expérience pour commencer Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector ?
Aucune expérience préalable n'est requise. Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 4 sur 4.
Combien de temps prend la leçon « Modules de vectorisation et génération automatique d’embeddings » ?
La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.
Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector ?
Oui. Chaque leçon Vector Databases: Pinecone, Weaviate & pgvector inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.
Toutes les leçons de ce cours
- Définir un schéma Weaviate
- Importer des objets de données
- Requêtes GraphQL dans Weaviate
- Modules de vectorisation et génération automatique d’embeddings