Weaviate

AI और ML

अपने Weaviate वेक्टर डेटाबेस को खोजें, स्टोर करें, और प्रबंधित करें — Neotask हर ऑपरेशन OpenClaw के माध्यम से संभालता है।

• प्राकृतिक भाषा में सिमेंटिक और हाइब्रिड सर्च चलाएं बिना GraphQL लिखे
• ऑब्जेक्ट आयात करें, स्कीमा प्रबंधित करें, और बातचीत से कलेक्शन कॉन्फ़िगर करें
• क्रॉस-रेफरेंस बनाएं और बड़े वेक्टर डेटासेट पर एग्रीगेशन चलाएं

आप क्या कर सकते हैं

सिमेंटिक और हाइब्रिड सर्च

Neotask से प्राकृतिक भाषा का उपयोग करके Weaviate में ऑब्जेक्ट खोजने को कहें। यह nearText, nearVector, या हाइब्रिड क्वेरी बनाएगा, निष्पादित करेगा, और स्वरूपित परिणाम लौटाएगा।

स्कीमा प्रबंधन

कलेक्शन बनाएं और अपडेट करें, प्रॉपर्टी परिभाषित करें, और वेक्टराइज़र कॉन्फ़िगर करें — सब प्राकृतिक भाषा के माध्यम से।

डेटा आयात और बैच ऑपरेशन

JSON, CSV, या अन्य स्रोतों से ऑब्जेक्ट आयात करें। बैच अपडेट और डिलीट चलाएं।

एग्रीगेशन और विश्लेषण

अपने वेक्टर डेटा पर एग्रीगेशन चलाएं — गिनती, माध्य, और ग्रुपिंग सीधे बातचीत से।

पूछकर देखें

"हमारे Weaviate कलेक्शन में 'मशीन लर्निंग डिप्लॉयमेंट' से संबंधित दस्तावेज़ खोजें"

"Articles नामक एक नया कलेक्शन बनाएं जिसमें title, content, और category फील्ड हों"

"इस JSON फाइल से 500 ऑब्जेक्ट Products कलेक्शन में आयात करें"

"Articles कलेक्शन में प्रति कैटेगरी कितने ऑब्जेक्ट हैं, यह दिखाएं"

प्रो टिप्स

Weaviate को OpenAI या Cohere के साथ ऐप ग्रुप में रखें — एम्बेडिंग जनरेट करें और उन्हें एक ही बातचीत में स्टोर करें।

बैच आयात के लिए मल्टी-एजेंट टीमों का उपयोग करें: एक एजेंट डेटा तैयार करता है जबकि दूसरा Weaviate में लोड करता है।

अनुमोदन गेट सक्षम करें ताकि स्कीमा परिवर्तन और बैच डिलीट में मानव पुष्टि आवश्यक हो।

Works Well With

• monday - Connect Monday.com and Weaviate with Neotask to sync project data into vector search, enabling AI-powered retrieval acro...