Weaviate

AI & ML

Neotask mengelola database vektor Weaviate Anda melalui OpenClaw — buat skema, impor data, dan jalankan pencarian semantik melalui percakapan.

Yang Bisa Anda Lakukan

Pencarian Semantik dan Hibrida

Minta Neotask menemukan objek di Weaviate menggunakan bahasa alami. Ia akan membangun kueri nearText, nearVector, atau hibrida, mengeksekusinya, dan mengembalikan hasil dalam format yang mudah dibaca.

Desain dan Manajemen Skema

Deskripsikan model data Anda dalam bahasa sederhana dan Neotask akan membuat kelas Weaviate dengan properti, tipe data, dan konfigurasi vectorizer yang tepat. Modifikasi skema tanpa risiko downtime.

Impor dan Pembaruan Objek

Impor batch objek dari JSON, CSV, atau deskripsi sederhana. Perbarui properti individual atau jalankan patch massal di seluruh kelas — Neotask menangani panggilan klien Weaviate.

Pencarian Generatif

Gunakan modul generate Weaviate untuk mengambil objek relevan DAN menghasilkan respons dalam satu kueri. Deskripsikan tugasnya dan Neotask menyusun panggilan pencarian generatif secara end-to-end.

Manajemen Referensi Silang

Buat dan kueri referensi silang antar kelas Weaviate. Modelkan hubungan kompleks — artikel terhubung ke penulis, produk terhubung ke kategori — tanpa menulis BeaconID secara manual.

Coba Tanyakan

  • "Cari kelas 'Articles' Weaviate saya untuk konten tentang kebijakan iklim menggunakan pencarian semantik"
  • "Tambahkan array JSON 200 produk ini ke kelas 'Products' di Weaviate"
  • "Buat skema Weaviate untuk database film dengan Title, Genre, Year, dan Director"
  • "Jalankan pencarian hibrida untuk 'optimasi machine learning' dan kembalikan 5 hasil teratas dengan skor"
  • "Buat ringkasan artikel dukungan yang paling relevan untuk 'masalah reset password'"
  • "Berapa banyak objek di setiap kelas di instansi Weaviate saya?"
  • "Perbarui properti 'status' menjadi 'archived' untuk semua Articles yang diterbitkan sebelum 2022"
  • "Tampilkan skema untuk kelas 'CustomerFeedback'"

    • Tips Pro

  • Gunakan pencarian hibrida (BM25 + vektor) untuk kasus penggunaan pencarian enterprise — Neotask akan menala parameter alpha berdasarkan deskripsi Anda tentang tradeoff yang diinginkan
  • Deskripsikan persyaratan vectorizer Anda (OpenAI, Cohere, atau lokal) dan Neotask akan mengonfigurasi modul saat pembuatan skema
  • Minta jumlah objek berdasarkan kelas setiap minggu untuk memantau pertumbuhan database dan merencanakan peningkatan kapasitas
  • Gunakan pencarian generatif untuk Q&A yang menghadap pelanggan — satu kueri mengambil dan menjawab secara bersamaan, mengurangi latensi
  • Selalu sertakan ambang certainty atau distance saat mengkueri — minta Neotask menyaring hasil kepercayaan rendah secara otomatis

    • Works Well With