Milvus

Dados

Neotask conecta o OpenClaw ao seu banco de dados vetorial Milvus — pesquise, indexe e gerencie embeddings por conversa natural em vez de escrever código de consulta.

O que você pode fazer

A integração com o Milvus oferece 11 ações cobrindo busca, gerenciamento de dados e administração de coleções:

Operações de Busca

  • Busca por texto — busca de texto completo em campos da coleção para correspondência por palavras-chave
  • Busca vetorial — busca por similaridade usando embeddings para recuperação semântica
  • Busca híbrida — combine busca por texto e vetorial para resultados com o melhor dos dois mundos
  • Busca multi-vetorial — pesquise em múltiplos campos vetoriais simultaneamente
  • Consulta — filtre e recupere registros usando expressões booleanas
  • Contagem — conte registros que correspondam a condições de filtro

    • Gerenciamento de Coleções

  • Liste todas as coleções na sua instância
  • Obtenha schema, índice e estatísticas de qualquer coleção
  • Crie novas coleções com schemas definidos
  • Insira registros de dados em coleções
  • Construa índices em campos vetoriais ou escalares

    • Cada ação é executada de forma autônoma ou requer sua aprovação — você decide.

    Tente perguntar

  • "Pesquise no catálogo de produtos itens similares a esta descrição"
  • "Quantos registros existem na coleção de embeddings de clientes?"
  • "Crie uma nova coleção chamada 'support_tickets' com um campo vetorial de 768 dimensões"
  • "Execute uma busca híbrida combinando a palavra-chave 'preços' com o significado semântico de 'redução de custos'"
  • "Mostre-me o schema e os detalhes do índice para a coleção knowledge_base"
  • "Insira estes 50 registros de produtos na coleção do catálogo"

    • Dicas profissionais

  • A busca híbrida geralmente supera a busca puramente vetorial ou puramente textual — use-a por padrão em casos de recuperação em produção.
  • Construa índices antes de executar buscas em grande escala; coleções sem índice varrem todos os registros.
  • Use a busca multi-vetorial quando seus registros tiverem embeddings separados para título, corpo e metadados.
  • Combine o Milvus com seu sistema de gerenciamento de conteúdo em um grupo de apps para que os agentes embutam e armazenem automaticamente novos documentos conforme são publicados.

    • Works Well With