Weaviate

AI e ML

Cerca, archivia e gestisci il tuo database vettoriale Weaviate — Neotask gestisce ogni operazione tramite OpenClaw.

Cosa Puoi Fare

Ricerca Semantica e Ibrida

Chiedi a Neotask di trovare oggetti in Weaviate usando il linguaggio naturale. Costruirà la query nearText, nearVector o ibrida, la eseguirà e restituirà i risultati in un formato leggibile.

Progettazione e Gestione Schema

Descrivi il tuo modello dati in linguaggio naturale e Neotask creerà classi Weaviate con le proprietà, i tipi di dati e la configurazione del vectorizer corretti. Modifica gli schemi senza rischio di downtime.

Importazione e Aggiornamento Oggetti

Importa in massa oggetti da JSON, CSV o descrizioni testuali. Aggiorna singole proprietà o esegui patch in massa su una classe — Neotask gestisce le chiamate al client Weaviate.

Ricerca Generativa

Usa il modulo generate di Weaviate per recuperare oggetti rilevanti E generare una risposta in una singola query. Descrivi il compito e Neotask costruisce la chiamata di ricerca generativa end-to-end.

Gestione Riferimenti Incrociati

Crea e interroga riferimenti incrociati tra classi Weaviate. Modella relazioni complesse — articoli collegati ad autori, prodotti collegati a categorie — senza scrivere BeaconID a mano.

Prova a Chiedere

  • "Cerca nella mia classe 'Articles' di Weaviate contenuti sulla politica climatica usando la ricerca semantica"
  • "Aggiungi questo array JSON di 200 prodotti alla classe 'Products' in Weaviate"
  • "Crea uno schema Weaviate per un database di film con Titolo, Genere, Anno e Regista"
  • "Esegui una ricerca ibrida per 'ottimizzazione machine learning' e restituisci i primi 5 risultati con punteggi"
  • "Genera un riepilogo degli articoli di supporto più rilevanti per 'problemi di reset password'"
  • "Quanti oggetti ci sono in ogni classe nella mia istanza Weaviate?"
  • "Aggiorna la proprietà 'status' ad 'archiviato' per tutti gli Articles pubblicati prima del 2022"
  • "Mostrami lo schema per la classe 'CustomerFeedback'"

    • Suggerimenti Avanzati

  • Usa la ricerca ibrida (BM25 + vettoriale) per casi d'uso di ricerca enterprise — Neotask regolerà il parametro alpha in base alla tua descrizione del compromesso desiderato.
  • Descrivi i tuoi requisiti di vectorizer (OpenAI, Cohere o locale) e Neotask configurerà il modulo durante la creazione dello schema.
  • Richiedi conteggi degli oggetti per classe settimanalmente per monitorare la crescita del database e pianificare upgrade di capacità.
  • Usa la ricerca generativa per Q&A rivolte ai clienti — una singola query recupera e risponde contemporaneamente, riducendo la latenza.
  • Includi sempre una soglia di certezza o distanza quando interroghi — chiedi a Neotask di filtrare automaticamente i risultati a bassa confidenza.

    • Works Well With