Weaviate

IA e ML

Busque, armazene e gerencie seu banco de dados vetorial Weaviate — Neotask cuida de cada operação pelo OpenClaw.

O Que Você Pode Fazer

Busca Semântica e Híbrida

Peça ao Neotask para encontrar objetos no Weaviate usando linguagem natural. Ele construirá a consulta nearText, nearVector ou híbrida, executará e retornará resultados em formato legível.

Projeto e Gestão de Esquema

Descreva seu modelo de dados em linguagem natural e Neotask criará classes Weaviate com as propriedades, tipos de dados e configuração de vectorizer corretos. Modifique esquemas sem risco de downtime.

Importação e Atualização de Objetos

Importe objetos em lote de JSON, CSV ou descrição simples. Atualize propriedades individuais ou execute patches em massa em uma classe — Neotask cuida das chamadas ao cliente Weaviate.

Busca Generativa

Use o módulo generate do Weaviate para recuperar objetos relevantes E gerar uma resposta em uma única consulta. Descreva a tarefa e Neotask constrói a chamada de busca generativa de ponta a ponta.

Gestão de Referências Cruzadas

Crie e consulte referências cruzadas entre classes Weaviate. Modele relacionamentos complexos — artigos vinculados a autores, produtos vinculados a categorias — sem escrever BeaconIDs manualmente.

Experimente Perguntar

  • "Busque na minha classe 'Artigos' do Weaviate conteúdo sobre política climática usando busca semântica"
  • "Adicione este array JSON de 200 produtos à classe 'Produtos' no Weaviate"
  • "Crie um esquema Weaviate para um banco de dados de filmes com Título, Gênero, Ano e Diretor"
  • "Execute uma busca híbrida por 'otimização de aprendizado de máquina' e retorne os 5 principais resultados com pontuações"
  • "Gere um resumo dos artigos de suporte mais relevantes para 'problemas de redefinição de senha'"
  • "Quantos objetos há em cada classe na minha instância Weaviate?"
  • "Atualize a propriedade 'status' para 'arquivado' em todos os Artigos publicados antes de 2022"
  • "Mostre-me o esquema para a classe 'FeedbackCliente'"

    • Dicas Pro

  • Use busca híbrida (BM25 + vetor) para casos de uso de busca empresarial — Neotask ajustará o parâmetro alpha com base na sua descrição do tradeoff desejado
  • Descreva seus requisitos de vectorizer (OpenAI, Cohere ou local) e Neotask configurará o módulo durante a criação do esquema
  • Solicite contagens de objetos por classe semanalmente para monitorar o crescimento do banco de dados e planejar upgrades de capacidade
  • Use busca generativa para Q&A voltado ao cliente — uma consulta recupera e responde simultaneamente, reduzindo latência
  • Sempre inclua um limiar de certeza ou distância ao consultar — peça ao Neotask para filtrar automaticamente resultados de baixa confiança

    • Works Well With