데이터 관리 (컬렉션·객체 운영)

데이터 관리 (컬렉션·객체 운영)

Weaviate에서 데이터는 컬렉션(collection) 안의 **객체(object)**로 관리돼요. 컬렉션은 스키마·벡터 설정을 담는 논리 그룹이고, 객체는 실제 데이터와 벡터를 담아요.

운영 관점에선 임포트(import), 벡터 설정(vector config), 멀티테넌시(다중 테넌트), TTL(만료), 인덱스 설정 등을 다뤄야 해요. 클라이언트 라이브러리(Python·JS·Go·Java)와 REST/gRPC API로 모두 제어할 수 있어요.

출처: https://docs.weaviate.io/weaviate/manage-data

컬렉션 관리

  • 컬렉션 생성·운영 — 벡터 설정, 스키마 프로퍼티 정의.
  • 컬렉션 별칭(alias) — 재배포 시 무중단 전환.
  • 멀티테넌시 — 테넌트별 격리·상태.
  • TTL(Time-to-Live) — 만료 자동 삭제로 데이터 정리.
  • 인덱스(역인덱스·벡터 인덱스) 설정 — 저장·검색 최적화.

객체 관리

  • 객체 임포트 — 배치·스트리밍 방식.
  • 벡터라이저가 임포트 시점에 임베딩을 자동 생성하거나, 직접 벡터를 제공할 수도 있어요.

벡터 설정(vector config)

  • 임베딩 모델·차원·거리 메트릭을 컬렉션별로 지정.
  • Weaviate Embeddings, OpenAI, Cohere 등 다양한 벡터라이저 지원.

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