Milvus

Данные

Neotask подключает OpenClaw к вашей векторной базе данных Milvus — выполняйте поиск, индексируйте и управляйте эмбеддингами через естественный разговор вместо написания кода запросов.

Что вы можете делать

Интеграция Milvus предоставляет 11 действий для поиска, управления данными и администрирования коллекций:

Операции поиска

  • Текстовый поиск — полнотекстовый поиск по полям коллекции
  • Векторный поиск — поиск по схожести с использованием эмбеддингов для семантического извлечения
  • Гибридный поиск — комбинация текстового и векторного поиска
  • Мультивекторный поиск — поиск по нескольким векторным полям одновременно
  • Запрос — фильтрация и извлечение записей с помощью булевых выражений
  • Подсчёт — подсчёт записей, соответствующих условиям фильтра

    • Управление коллекциями

  • Список всех коллекций в экземпляре
  • Схема, индекс и статистика для любой коллекции
  • Создание новых коллекций с определёнными схемами
  • Вставка записей данных в коллекции
  • Создание индексов по векторным или скалярным полям

    • Каждое действие выполняется автономно или требует вашего одобрения — вы решаете.

    Попробуйте спросить

  • «Найди в нашем каталоге товаров элементы, похожие на это описание»
  • «Сколько записей в коллекции customer embeddings?»
  • «Создай новую коллекцию support_tickets с векторным полем 768 измерений»
  • «Выполни гибридный поиск, комбинируя ключевое слово pricing с семантическим значением снижения затрат»
  • «Покажи схему нашей коллекции product_descriptions»

    • Советы профессионалов

  • Гибридный поиск часто даёт лучшие результаты, чем только векторный или только текстовый — комбинируйте оба для максимальной релевантности.
  • Создавайте индексы после вставки данных: производительность поиска по неиндексированным полям значительно ниже.
  • Используйте подсчёт перед массовыми операциями, чтобы понять размер затронутого набора данных.

    • Works Well With