Milvus
Dane
Zarządzaj vector collections, uruchomić similarity searches, i operate twój Milvus vector database poprzez conversation — Neotask uses OpenClaw do power twój AI Dane layer.
- Utworzyć collections, insert vectors, i uruchomić similarity Szukaj queries against Milvus poprzez natural language
- Zarządzaj Milvus indexes, partitions, i collection schemas poprzez konwersacyjny commands
- Monitoruj collection stats, zapytanie performance, i cluster health poprzez Neotask powered przez OpenClaw
Co możesz zrobić
Integracja Milvus zapewnia 11 akcji obejmujących wyszukiwanie, zarządzanie danymi i administrację kolekcjami:
Operacje wyszukiwania
Wyszukiwanie tekstowe — wyszukiwanie pełnotekstowe po polach kolekcji dla dopasowania słów kluczowych
Wyszukiwanie wektorowe — wyszukiwanie podobieństwa przy użyciu osadzeń dla semantycznego pobierania
Wyszukiwanie hybrydowe — łączenie wyszukiwania tekstowego i wektorowego dla najlepszych wyników z obu podejść
Wyszukiwanie wielowektorowe — wyszukiwanie jednocześnie w wielu polach wektorowych
Zapytanie — filtrowanie i pobieranie rekordów za pomocą wyrażeń logicznych
Liczenie — zliczanie rekordów spełniających warunki filtrowaniaZarządzanie kolekcjami
Wyświetlanie wszystkich kolekcji w Twojej instancji
Pobieranie schematu, indeksu i statystyk dla dowolnej kolekcji
Tworzenie nowych kolekcji ze zdefiniowanymi schematami
Wstawianie rekordów danych do kolekcji
Budowanie indeksów na polach wektorowych lub skalarnychKażda akcja wykonuje się autonomicznie lub wymaga Twojej zgody — sam decydujesz.
Spróbuj zapytać
"Przeszukaj nasz katalog produktów pod kątem elementów podobnych do tego opisu"
"Ile rekordów jest w kolekcji osadzeń klientów?"
"Utwórz nową kolekcję o nazwie 'support_tickets' z polem wektorowym o 768 wymiarach"
"Uruchom wyszukiwanie hybrydowe łączące słowo kluczowe 'pricing' z semantycznym znaczeniem 'redukcja kosztów'"
"Pokaż mi schemat i szczegóły indeksów dla kolekcji knowledge_base"
"Wstaw te 50 rekordów produktów do kolekcji katalogu"Profesjonalne wskazówki
Wyszukiwanie hybrydowe zazwyczaj przewyższa czyste wyszukiwanie wektorowe lub tekstowe — domyślnie używaj go w produkcyjnych przypadkach pobierania.
Buduj indeksy przed uruchamianiem wyszukiwań na dużą skalę; nieindeksowane kolekcje skanują każdy rekord.
Używaj wyszukiwania wielowektorowego, gdy Twoje rekordy mają osobne osadzenia dla tytułu, treści i metadanych.
Połącz Milvus z systemem zarządzania treścią w grupie aplikacji, aby agenci automatycznie osadzali i przechowywali nowe dokumenty w miarę ich publikacji.
Works Well With
- openai - Connect Milvus and OpenAI with Neotask to build AI-powered semantic search, vector storage, and retrieval-augmented gene...
- synapseorg - Connect Milvus vector search with Synapse biomedical datasets. Index research embeddings, run similarity search across p...