Weaviate

Vectordatabase

Zoek, importeer en beheer Weaviate-vectordatabases via conversatie — Neotask gebruikt OpenClaw.

Wat u kunt doen

Semantisch en hybride zoeken

Vraag Neotask om objecten in Weaviate te vinden met natuurlijke taal. Het bouwt de nearText-, nearVector- of hybride query, voert deze uit en retourneert resultaten in een leesbaar formaat.

Schemaontwerp en -beheer

Beschrijf uw datamodel in gewone taal en Neotask maakt Weaviate-klassen aan met de juiste eigenschappen, datatypes en vectorizer-configuratie. Wijzig schema's zonder downtime-risico.

Objectimport en updates

Importeer objecten in batch vanuit JSON, CSV of gewone beschrijving. Werk individuele eigenschappen bij of voer bulkpatches uit over een klasse — Neotask verwerkt de Weaviate-clientaanroepen.

Generatief zoeken

Gebruik Weaviate's generate-module om relevante objecten op te halen EN een antwoord te genereren in één enkele query. Beschrijf de taak en Neotask construeert de generatieve zoekaanroep van begin tot eind.

Cross-referentiebeheer

Maak en bevraag cross-referenties tussen Weaviate-klassen. Modelleer complexe relaties — artikelen gekoppeld aan auteurs, producten gekoppeld aan categorieën — zonder BeaconID's met de hand te schrijven.

Probeer te vragen

  • "Doorzoek mijn Weaviate 'Articles' klasse naar inhoud over klimaatbeleid met semantisch zoeken"
  • "Voeg deze JSON-array van 200 producten toe aan de 'Products' klasse in Weaviate"
  • "Maak een Weaviate-schema voor een filmdatabase met Titel, Genre, Jaar en Regisseur"
  • "Voer een hybride zoekopdracht uit voor 'machine learning optimalisatie' en retourneer de top 5 resultaten met scores"
  • "Genereer een samenvatting van de meest relevante supportartikelen voor 'wachtwoord reset problemen'"
  • "Hoeveel objecten staan er in elke klasse in mijn Weaviate-instantie?"
  • "Werk de 'status' eigenschap bij naar 'gearchiveerd' voor alle Articles gepubliceerd vóór 2022"
  • "Laat me het schema zien voor de 'CustomerFeedback' klasse"

    • Tips

  • Gebruik hybride zoeken (BM25 + vector) voor enterprise-zoekgebruikscases — Neotask stelt de alfaparameter af op basis van uw beschrijving van de gewenste afweging
  • Beschrijf uw vectorizer-vereisten (OpenAI, Cohere of lokaal) en Neotask configureert de module tijdens het aanmaken van het schema
  • Vraag wekelijks om objecttellingen per klasse om databasegroei te monitoren en capaciteitsupgrades te plannen
  • Gebruik generatief zoeken voor klantgerichte Q&A — één query haalt op en beantwoordt tegelijk, wat de latentie vermindert
  • Neem altijd een zekerheids- of afstandsdrempel op bij het zoeken — vraag Neotask om resultaten met lage betrouwbaarheid automatisch te filteren

    • Works Well With