Astra DB
データ
Neotask上のNeotaskがAstra DBをスムーズに稼働させます - コレクションを管理し、レコードを同期し、ベクター検索を実行して、手動クエリなしにデータインフラが機能します。
- データが自動的に同期されます - エージェントがビジネスロジックに応じてコレクション全体でレコードを作成、更新、削除します
- ベクター検索がAIパイプラインを強化します - セマンティック検索とハイブリッド検索が会話を通じて実行され、RAGシステムと推薦エンジンに提供されます
- 一括操作が大規模に実行されます - 大量インポート、更新、クリーンアップが1行のデータベースコードも書かずに実行されます
できること
AIエージェントがAstra DBをビジネスの自動化されたデータレイヤーに変えます。コレクション設計からレコード管理まで、高度なベクター検索まで、データベースライフサイクル全体を自然な会話で管理します。
コレクション管理
カスタムスキーマとベクター次元でコレクションを作成します。エージェントが作成、更新、削除、ドキュメント数のカウントを処理します。スキーマの変更がマイグレーションスクリプトの代わりに会話で行えます。
レコード操作
CRUD操作をエージェント経由で実行:個別レコードの作成、数千件の一括インサート、フィルターによる更新、条件での検索、大量削除。個別の値クエリにより変更前にデータの分布を把握できます。
ベクター検索とハイブリッド検索
ベクターコレクションに対してセマンティック類似性検索を実行します。ベクターの関連性とキーワードの精度を組み合わせたハイブリッド検索を使用します。RAGパイプライン、推薦エンジン、コンテンツ発見システムに最適です。
すべてのアクションは自律的に実行されるか、承認を求めるかを選べます。
こう聞いてみよう
- 「埋め込み用にベクター次元1536の「support-tickets」というコレクションを作成して」
- 「これら500件の商品レコードを「catalog」コレクションに一括挿入して」
- 「「customers」でplanが「enterprise」かつlast_activeが90日以上前のレコードをすべて見つけて」
- 「「knowledge-base」で「パスワードのリセット方法」に類似したコンテンツのベクター検索を実行して」
- 「すべての商品の「category」の個別値は何ですか?」
- 「「logs」で2025年1月より古いレコードをすべて削除して」
- 「各コレクションには何件のドキュメントがありますか?」
活用のコツ
- ベクター検索を使ってRAGパイプラインを強化しましょう - 埋め込みを保存してエージェントにセマンティック類似性でクエリさせます
- 古いレコードを削除し、コレクションを最適化し、データ整合性を検証する毎晩のクリーンアップジョブをスケジュールしましょう
- ハイブリッド検索が両方の利点を提供します - 完全一致にはキーワードの精度、あいまいクエリにはベクターの関連性
- 一括操作によりラウンドトリップが大幅に削減されます - 大規模なデータセットの読み込みやクリーンアップ時は常にバッチ処理しましょう
- 削除操作には承認ゲートを使って、自動クリーンアップワークフロー中の誤ったデータ損失を防ぎましょう
- Astra DBをアプリインテグレーションと組み合わせて、アプリとベクターストア間のリアルタイムデータ同期を実現しましょう
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Multiple workspaces and capacity for larger teams.
Works Well With
- Microsoft 365 - Connect Archbee and Synapse to automate documentation management and research data workflows. Search docs, browse biomed...
- Trello - Connect Astra DB and Trello with Neotask to automate vector database workflows and project management tasks in one place...
- Twilio - Connect Astra DB and Twilio with Neotask to automate data-driven messaging, alerts, and real-time communication workflow...
その他のデータインテグレーション
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