Airweave
Airweave · Programmation
Airweave est une couche de récupération de contexte open source qui offre aux agents IA une seule recherche unifiée entre apps, bases de données et documents, avec une synchronisation en temps réel.
À propos de Airweave
About
Qu'est-ce qu'Airweave
Airweave est une couche de récupération de contexte qui se place entre vos sources de données et vos systèmes d'IA. Vous connectez les apps, bases de données et documents que vous utilisez déjà, et Airweave synchronise leur contenu dans une collection interrogeable. Votre agent pose ensuite une seule question en langage naturel et reçoit des réponses fondées sur toutes les sources connectées à la fois.
Le problème qu'il attaque, quiconque déploie des agents le connaît. Les données d'une entreprise sont éparpillées entre Slack, Notion, GitHub, Salesforce, Google Drive et une douzaine d'autres outils, et chacun parle sa propre API. Résultat, les équipes reconstruisent le même pipeline de récupération fragile pour chaque nouvel agent. Airweave fait ce travail une fois et l'expose comme une infrastructure partagée.
Ce qu'il faut peser, c'est la portée. Airweave est pensé pour les développeurs et les équipes qui intègrent de la récupération dans un agent ou un pipeline RAG, pas pour qui cherche un chatbot déjà prêt. Il faut une certaine aisance avec le code pour en tirer parti, même si la plateforme hébergée et les SDK raccourcissent ce chemin.
Pour commencer
- Créez un compte sur la plateforme hébergée, ou clonez le dépôt et lancez
./start.shpour l'héberger vous-même sur macOS, Linux ou WSL. - Installez le SDK (
pip install airweave-sdkpour Python ounpm install @airweave/sdkpour Node.js) et collez votre clé d'API. - Créez une collection, c'est-à-dire la base de connaissances que votre agent va interroger.
- Ajoutez des connexions de source à la collection. Choisissez un connecteur, authentifiez-vous avec vos identifiants et laissez Airweave synchroniser les données.
- Interrogez la collection depuis le SDK, l'API REST ou MCP, puis transmettez les résultats à votre agent.
Informations sur le produit
Aperçu des tarifs, des plateformes compatibles et des performances de Airweave.
Idéal pour
Les utilisateurs, tâches et cas d'usage où cet outil convient le mieux.
Utilisateurs
- Développeurs qui construisent des agents IA
- Ingénieurs backend et plateforme en startup
- Équipes data et machine learning qui font tourner des systèmes RAG
- Équipes qui ont besoin d'auto-hébergement
Tâches
- Chercher dans plusieurs outils d'un coup
- Récupérer un contexte à jour à la demande
- Alimenter la pile de l'agent
- Filtrer les résultats par source ou par date
Cas d'usage
- Un assistant de connaissance interne qui répond aux questions de politique
- Un agent de support qui a besoin de l'historique d'un compte
- Un agent de recherche multi-source
Fonctionnalités clés
Recherche unifiée entre les sources
Une seule requête balaie à la fois chaque app, base de données et document connecté, ce qui répond à la recherche pour agents IA et à la recherche unifiée pour l'IA qui manquent à la plupart des équipes. L'agent obtient des résultats pertinents où que vivent les données, et l'équipe arrête de monter un connecteur par source.
Trois niveaux de recherche
Airweave propose la recherche instantanée, classique et agentique. L'instantanée lance une recherche vectorielle directe en une demi-seconde, la classique fait construire une stratégie optimisée par un LLM en deux secondes environ, et l'agentique envoie un agent parcourir la collection pour obtenir le meilleur rappel.
Synchronisation des données en temps réel
Les sources connectées se synchronisent sans relâche, donc l'agent voit toujours une information à jour. Pas de copie périmée, pas d'étape de rafraîchissement manuel à retenir.
Connecteurs prêts à l'emploi
Un catalogue en croissance couvre plus de 50 sources de données, de Slack, Notion et GitHub à Salesforce, Google Drive et Airtable. Vous configurez une source une fois, et Airweave se charge de l'authentification et de la synchronisation.
Récupération sémantique, par mot-clé et hybride
L'API de recherche vectorielle vous laisse choisir comment les résultats sont croisés dans la recherche instantanée. L'hybride mêle recherche sémantique et par mot-clé pour la plupart des requêtes, la sémantique trouve du contenu au sens proche, et celle par mot-clé utilise BM25 quand il vous faut un terme exact, comme un code d'erreur.
SDK développeurs et MCP
Les SDK officiels Python et Node.js, une API REST et un serveur MCP couvrent presque toutes les piles. L'entreprise affirme qu'on passe de l'installation à la première réponse en cinq minutes environ.
Open source et auto-hébergement
Le cœur est open source et peut s'auto-héberger à côté du service géré. Les équipes gardent la main sur la façon dont les données sont synchronisées, consultées et servies aux systèmes d'IA.
Filtres, métadonnées et hiérarchie
Les filtres de recherche restreignent les résultats par source, type d'entité ou date, et les agents peuvent parcourir les relations parent, enfant et frère. Une recherche plate devient alors quelque chose comme la navigation dans une vraie base de connaissances.
Avantages et inconvénients
Avantages
- Relie plus de 50 sources de données via une seule interface, donc les agents n'ont plus besoin d'un pipeline propre pour chacune
- Trois niveaux de recherche permettent d'échanger de la latence contre du rappel selon la tâche
- La synchronisation en temps réel garde les réponses à jour au lieu de s'appuyer sur des embeddings statiques
- Open source avec une option d'auto-hébergement, ce qui convient aux équipes aux règles de données strictes
- SDK Python et Node.js, API REST et MCP s'intègrent à presque tous les frameworks d'agents
Inconvénients
- L'outil vise les développeurs, donc un utilisateur non technique trouvera l'installation déroutante
- Le plan gratuit plafonne à 50 requêtes et 50K entités par mois, un volume qui s'épuise vite avec des agents très sollicités
- Le catalogue de connecteurs ne cesse de grandir, donc mieux vaut vérifier que votre source précise est prise en charge avant de vous engager
Questions fréquentes
Airweave offre aux agents IA un seul endroit où récupérer du contexte depuis de nombreuses apps et bases de données. Les usages courants incluent les assistants de connaissance interne, les agents de support client et les systèmes RAG qui ont besoin d'informations à jour et fondées sur la source.
Contenus associés
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Alternatives à Airweave
Forefront
Forefront · ProgrammationForefront est une plateforme web pour construire avec de l'IA open source. Elle vous laisse affiner les principaux modèles de langage open source sur vos propres données, évaluer leurs performances et les exécuter via une API ou les exporter pour les héberger vous-même. Les développeurs qui veulent le confort d'une plateforme fermée mais tiennent à rester propriétaires de leurs modèles et de leurs données sont le public visé ici.
Startkit
StartKit.AI · ProgrammationStartkit est un boilerplate pour créer des produits SaaS d'IA et des wrappers d'IA. Voyez-le comme un boilerplate de startup IA avec les parties ennuyeuses déjà branchées : authentification, paiements Stripe et Lemon Squeezy, limites d'usage, e-mail transactionnel et un kit de démarrage d'API IA qui parle à OpenAI, Anthropic, Groq ou Llama. Vous clonez le dépôt, fixez votre prix et attaquez la partie du produit pour laquelle les gens paient vraiment. Il repose sur Next.js au-dessus de React et Tailwind, donc une bonne partie du code boilerplate vous semble déjà familière.
Testim
Tricentis · ProgrammationTestim est une plateforme d'automatisation des tests dopée à l'IA, qui sert à créer et exécuter des tests de bout en bout sur des applications web, mobiles et Salesforce. Elle s'appuie sur l'apprentissage automatique pour garder les tests stables quand une interface change, alors les équipes passent moins de temps à réparer des sélecteurs cassés. Pas mal pour un outil de tests automatisés que vous pouvez utiliser dès aujourd'hui. Vous créez des tests en enregistrant des actions dans un navigateur, puis vous ajoutez du JavaScript quand vous avez besoin de plus de contrôle. C'est un choix solide pour une équipe QA bien occupée.