Pinecone

データ

NeotaskはOpenClawを通じてPineconeのベクトルインフラを管理します — コードを書かずにレコードを検索し、インデックスを管理し、AI検索パイプラインを構築できます。

できること

Neotask経由のPineconeは、ベクトル操作、インデックス管理、インテリジェント検索をカバーする10のアクションを提供します：

ベクトル操作

  • レコード検索 — ベクトル埋め込みを使ってインデックスに類似検索をクエリ
  • レコードアップサート — ベクトルとメタデータ付きでレコードを追加または更新
  • ドキュメントリランク — 関連性向上のために検索結果を再スコアリング
  • カスケード検索 — 段階的に結果を絞り込むマルチステージ検索
  • アシスタントコンテキスト — RAGワークフロー用にPinecone Assistantからコンテキストデータを取得

    • インデックス管理

  • インデックス一覧 — Pineconeプロジェクト内のすべてのインデックスを参照
  • インデックス詳細 — 任意のインデックスの設定、次元、メトリクスの詳細を取得
  • インデックス統計 — レコード数、名前空間の分布、ストレージ使用量を確認
  • モデル用インデックス作成 — 特定の埋め込みモデルに最適化されたインデックスを作成
  • ドキュメント検索 — 会話を離れずにPineconeドキュメントをクエリ

    • 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

  • 「製品インデックスで『ワイヤレスノイズキャンセリングヘッドフォン』に似たアイテムを検索して」
  • 「knowledge-baseインデックスにレコードは何件ある？」
  • 「text-embedding-3-largeモデルに最適化された新しいインデックスを作成して」
  • 「これら100件の商品レコードをcatalog名前空間にアップサートして」
  • 「より良い関連性のために上位50件の検索結果をリランクして」
  • 「どんなインデックスがあって、それぞれどれくらいのストレージを使っている？」
  • 「請求に関連するカスタマーサポートクエリのカスケード検索を実行して」

    • 活用のコツ

  • 高精度な検索にはカスケード検索を使いましょう — 複雑なクエリには1回のパスより精度が高いです。
  • 埋め込みプロバイダーに最適なパフォーマンスを得るためにモデル固有のインデックスを作成しましょう。
  • Pineconeをコンテンツ管理システムとアプリグループに組み合わせれば、新しいコンテンツが自動的に埋め込まれてインデックスされます。
  • 初期検索後のリランキングはRAGアプリケーションの結果品質を大幅に向上させます。
  • スケジュールされた自動化でインデックス統計を監視し、予期しない増加や名前空間の不均衡を早期に検出しましょう。
  • マルチエージェントチームは複数のインデックスを並行検索し、クロスドメイン検索の結果をマージできます。

    • Works Well With