Qdrant

डेटा

Neotask OpenClaw पर Qdrant के माध्यम से आपके ऑटोमेशन स्टैक में वेक्टर मेमोरी जोड़ता है — ज्ञान स्टोर करना और सिमेंटिक रूप से पुनः प्राप्त करना।

आप क्या कर सकते हैं

वेक्टर सर्च

Qdrant में सिमेंटिक सिमिलैरिटी सर्च चलाएं। फ़िल्टर, पेलोड सर्च, और हाइब्रिड क्वेरी समर्थित।

कलेक्शन प्रबंधन

कलेक्शन बनाएं, वेक्टर आयाम कॉन्फ़िगर करें, और इंडेक्स पैरामीटर सेट करें।

पॉइंट ऑपरेशन

पॉइंट (एम्बेडिंग + पेलोड) अपसर्ट करें, अपडेट करें, और हटाएं। बैच ऑपरेशन समर्थित।

AI मेमोरी

AI एजेंट वर्कफ़्लो के लिए लंबी अवधि की सिमेंटिक मेमोरी बनाएं।

पूछकर देखें

  • "इस प्रश्न से मिलते-जुलते दस्तावेज़ खोजें"
  • "knowledge_base नामक नया कलेक्शन बनाएं"
  • "इन दस्तावेज़ एम्बेडिंग को कलेक्शन में जोड़ें"
  • "कलेक्शन आंकड़े और प्रदर्शन दिखाएं"

    • प्रो टिप्स

  • Qdrant को OpenAI या Cohere के साथ ऐप ग्रुप में रखें — एम्बेडिंग जनरेट करें और सीधे स्टोर करें।
  • फ़िल्टर्ड सर्च का उपयोग करें ताकि सिमेंटिक और मेटाडेटा दोनों से मैच हो।
  • AI एजेंट के लिए सिमेंटिक मेमोरी लेयर बनाएं।