Weaviate

IA y ML

Busca, almacena y gestiona tu base de datos vectorial de Weaviate — Neotask maneja cada operación a través de OpenClaw.

Lo Que Puedes Hacer

Búsqueda Semántica e Híbrida

Solicita a Neotask que encuentre objetos en Weaviate usando lenguaje natural. Construirá la consulta nearText, nearVector o híbrida, la ejecutará y devolverá los resultados en un formato legible.

Diseño y Gestión de Esquemas

Describe tu modelo de datos en lenguaje simple y Neotask creará clases de Weaviate con las propiedades correctas, tipos de datos y configuración de vectorizador. Modifica esquemas sin riesgo de tiempo de inactividad.

Importación y Actualización de Objetos

Importa objetos en lote desde JSON, CSV o descripción simple. Actualiza propiedades individuales o ejecuta parches masivos en una clase — Neotask gestiona las llamadas al cliente de Weaviate.

Búsqueda Generativa

Usa el módulo de generación de Weaviate para recuperar objetos relevantes Y generar una respuesta en una sola consulta. Describe la tarea y Neotask construye la llamada de búsqueda generativa de extremo a extremo.

Gestión de Referencias Cruzadas

Crea y consulta referencias cruzadas entre clases de Weaviate. Modela relaciones complejas — artículos vinculados a autores, productos vinculados a categorías — sin escribir BeaconIDs manualmente.

Prueba Preguntando

  • "Busca en mi clase 'Articles' de Weaviate contenido sobre política climática usando búsqueda semántica"
  • "Agrega este array JSON de 200 productos a la clase 'Products' en Weaviate"
  • "Crea un esquema de Weaviate para una base de datos de películas con Title, Genre, Year y Director"
  • "Ejecuta una búsqueda híbrida para 'optimización de aprendizaje automático' y devuelve los 5 mejores resultados con puntuaciones"
  • "Genera un resumen de los artículos de soporte más relevantes para 'problemas de restablecimiento de contraseña'"
  • "¿Cuántos objetos hay en cada clase en mi instancia de Weaviate?"
  • "Actualiza la propiedad 'status' a 'archived' para todos los artículos publicados antes de 2022"
  • "Muéstrame el esquema para la clase 'CustomerFeedback'"

    • Consejos Pro

  • Usa búsqueda híbrida (BM25 + vector) para casos de uso de búsqueda empresarial — Neotask ajustará el parámetro alfa según tu descripción del equilibrio que deseas
  • Describe tus requisitos de vectorizador (OpenAI, Cohere o local) y Neotask configurará el módulo durante la creación del esquema
  • Solicita conteos de objetos por clase semanalmente para monitorizar el crecimiento de la base de datos y planificar actualizaciones de capacidad
  • Usa la búsqueda generativa para Q&A de cara al cliente — una consulta recupera y responde simultáneamente, reduciendo la latencia
  • Siempre incluye un umbral de certeza o distancia al consultar — solicita a Neotask que filtre automáticamente los resultados de baja confianza

    • Works Well With