Qdrant

Data & Analytics

Neotask op OpenClaw voegt vectorgeheugen toe aan je automatiseringsstack via Qdrant — slaat kennis op en haalt semantisch vergelijkbare inhoud op zodat je agents leren en herinneren als mensen.

• Agentgeheugen blijft bestaan en groeit — je agent slaat informatie op in Qdrant en haalt semantisch relevante context op aanvraag op, waardoor elke workflow toegang heeft tot opgebouwde kennis
• Semantisch zoeken vervangt broze trefwoordzoekopdrachten — je agent vindt conceptueel gerelateerde inhoud in plaats van exacte overeenkomsten, en brengt naar boven wat er toe doet en niet alleen wat er is getypt
• Kennisbanken groeien en blijven bruikbaar — documenten, beslissingen en uitvoer worden opgeslagen in Qdrant terwijl je agents werken, waardoor een doorzoekbaar operationeel geheugen ontstaat dat in de loop van de tijd verbetert

Wat je kunt doen

De Qdrant-integratie geeft Neotask 2 vectordatabase-acties voor het semantisch opslaan en ophalen van informatie.

`qdrant-store` — sla willekeurige inhoud op in Qdrant als vectorinbedding met metadata en collectietoewijzing

`qdrant-find` — doorzoek Qdrant naar inhoud die semantisch vergelijkbaar is met een zoekopdracht en retourneer de meest relevante opgeslagen items

Elke actie draait autonoom of vereist jouw goedkeuring — jij beslist.

Probeer te vragen

"Sla de uitvoer van de strategievergadering van vandaag op in Qdrant onder de collectie 'beslissingen'"

"Vind alles wat we in Qdrant hebben opgeslagen over onze prijsstrategiebeslissingen"

"Doorzoek onze kennisbank naar inhoud vergelijkbaar met 'enterprise onboarding uitdagingen'"

"Sla dit klantinterviewtranscript op in Qdrant en tag het met het klantsegment"

Pro-tips

Koppel Qdrant aan elke agent-workflow die waardevolle uitvoer produceert — sla samenvattingen, beslissingen en onderzoek op zodat toekomstige agents ze kunnen ophalen

Gebruik `qdrant-find` als geheugenlaag voor multi-agent teams: een onderzoeksagent slaat bevindingen op en een syntheseagent haalt ze op en combineert ze

Bouw semantisch zoeken in klantenserviceworkflows in — je agent vindt de meest relevante eerdere oplossingen voordat hij een nieuw antwoord genereert

Collecties laten je kennis per domein organiseren: gescheiden collecties voor productbeslissingen, klantinzichten, engineeringpatronen en marketingonderzoek