40%
“Weaviate outperformed OpenSearch by 20x at scale and with 40% lower operational costs”
Tel que publié sur weaviate.io. Capturé par usedby le 2 oct. 2026.
Ce qui s’est passé
Booking.com's Machine Learning & Data Science team uses Weaviate as the backend of a centralized embedding service that provides vector search and data management for machine learning, agentic, and GenAI projects across the company. It replaced OpenSearch as the vector store.
Résumé rédigé par usedby à partir de la page source, en anglais. Les chiffres sont ceux de Weaviate et de Booking.com, pas les nôtres.
- 20x“Weaviate outperformed OpenSearch by 20x in the benchmark, with a 40x reduction in usage cost.”
In benchmark tests based on actual production workloads, Weaviate outperformed OpenSearch by 20x at scale and with 40% lower operational costs.
Our evaluation confirmed that systems built specifically for vector search behave better than general-purpose search engines with vector capabilities added on. Among the evaluated options, Weaviate showed the most consistent performance across our scenarios, so we selected it as the new backend for our shared embedding services platform.
Ce que dit le témoignage, et ce que nous avons vérifié
Nous avons comparé le témoignage à sa page en ligne le 3 oct. 2026.
- Le chiffre : 40%VérifiéImprimé mot pour mot sur la page, près du nom de Booking.com.
- L’extrait cité plus hautVérifiéCopié mot pour mot depuis la page, près du nom de Booking.com.
- Booking.com utilise WeaviateVérifiéLigne de niveau Confirmé. Dernière vérification, toutes sources confondues : 2 oct. 2026.
- Le résultat lui-mêmeNon vérifiéNous le citons ; nous ne l’avons pas mesuré.




