Neotask connecte Neotask à votre base de données vectorielle Milvus - effectuez des recherches, indexez et gérez vos embeddings par conversation naturelle plutôt qu'en écrivant du code de requête.
Effectuez des recherches textuelles, vectorielles, hybrides et multi-vectorielles sur vos collections sans écrire de code
Créez des collections, insérez des données et construisez des index via des instructions en langage naturel
Surveillez les statistiques des collections et gérez votre infrastructure vectorielle de manière conversationnelle
Ce que vous pouvez faire
L'intégration Milvus propose 11 actions couvrant la recherche, la gestion des données et l'administration des collections :
Opérations de recherche
Recherche textuelle - recherche plein texte dans les champs de collection pour la correspondance de mots-clés
Recherche vectorielle - recherche de similarité par embeddings pour la récupération sémantique
Recherche hybride - combinez recherche textuelle et vectorielle pour les meilleurs résultats
Recherche multi-vectorielle - recherchez simultanément dans plusieurs champs vectoriels
Requête - filtrez et récupérez des enregistrements à l'aide d'expressions booléennes
Comptage - comptez les enregistrements correspondant à des conditions de filtre
Gestion des collections
Lister toutes les collections de votre instance
Obtenir le schéma, l'index et les statistiques d'une collection
Créer de nouvelles collections avec des schémas définis
Insérer des enregistrements de données dans les collections
Construire des index sur des champs vectoriels ou scalaires
Chaque action s'exécute de manière autonome ou nécessite votre approbation - c'est vous qui décidez.
Essayez de demander
"Cherche dans notre catalogue produits les articles similaires à cette description"
"Combien d'enregistrements y a-t-il dans la collection customer-embeddings ?"
"Crée une nouvelle collection appelée 'support_tickets' avec un champ vectoriel de dimension 768"
"Lance une recherche hybride combinant le mot-clé 'tarification' avec le sens sémantique de 'réduction des coûts'"
"Montre-moi le schéma et les détails d'index de la collection knowledge_base"
"Insère ces 50 enregistrements produits dans la collection catalog"
Conseils d'expert
La recherche hybride surpasse généralement la recherche purement vectorielle ou purement textuelle - privilégiez-la pour les cas d'usage de récupération en production.
Construisez les index avant d'effectuer des recherches à grande échelle ; les collections non indexées parcourent chaque enregistrement.
Utilisez la recherche multi-vectorielle lorsque vos enregistrements ont des embeddings séparés pour le titre, le corps et les métadonnées.
Associez Milvus à votre système de gestion de contenu dans un groupe d'applications pour que les agents intègrent et stockent automatiquement les nouveaux documents au fur et à mesure de leur publication.
Multiple workspaces and capacity for larger teams.
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