Weaviate

ฐานข้อมูล

ค้นหา จัดเก็บ และจัดการ vector database Weaviate — Neotask จัดการทุกการดำเนินการผ่าน OpenClaw

• นำเข้า object และรัน semantic, keyword และ hybrid search ผ่านภาษาธรรมชาติ
• ออกแบบและจัดการ schema, class และ cross-reference โดยไม่ต้องเขียน GraphQL
• สร้าง generative search workflow ที่รวม retrieval และ LLM generation ในขั้นตอนเดียว

สิ่งที่คุณทำได้

Semantic และ Hybrid Search

ขอให้ Neotask ค้นหา object ใน Weaviate ด้วยภาษาธรรมชาติ ระบบจะสร้าง nearText, nearVector หรือ hybrid query รันคำสั่ง แล้วแสดงผลในรูปแบบที่อ่านง่าย

ออกแบบและจัดการ Schema

อธิบายโมเดลข้อมูลด้วยภาษาธรรมดาแล้ว Neotask จะสร้าง Weaviate class พร้อม property, data type และการกำหนดค่า vectorizer ที่ถูกต้อง แก้ไข schema โดยไม่มีความเสี่ยง downtime

นำเข้าและอัปเดต Object

นำเข้า object แบบ batch จาก JSON, CSV หรือคำอธิบายธรรมดา อัปเดต property เฉพาะหรือรัน bulk patch ทั่ว class — Neotask จัดการ Weaviate client call

Generative Search

ใช้ generate module ของ Weaviate เพื่อดึง object ที่เกี่ยวข้องและสร้างคำตอบในคำถามเดียว อธิบายงานแล้ว Neotask สร้าง generative search call ครบถ้วน

จัดการ Cross-Reference

สร้างและค้นหา cross-reference ระหว่าง Weaviate class จำลองความสัมพันธ์ที่ซับซ้อน — บทความที่เชื่อมกับผู้เขียน สินค้าที่เชื่อมกับหมวดหมู่ — โดยไม่ต้องเขียน BeaconID ด้วยมือ

ลองถาม

"ค้นหา class 'Articles' ใน Weaviate สำหรับเนื้อหาเกี่ยวกับนโยบายสภาพอากาศด้วย semantic search"

"เพิ่ม JSON array 200 สินค้าเข้า class 'Products' ใน Weaviate"

"สร้าง Weaviate schema สำหรับฐานข้อมูลภาพยนตร์ด้วย Title, Genre, Year และ Director"

"รัน hybrid search สำหรับ 'machine learning optimization' แล้วแสดง 5 ผลลัพธ์อันดับแรกพร้อมคะแนน"

"สร้างสรุปบทความสนับสนุนที่เกี่ยวข้องที่สุดสำหรับ 'ปัญหาการรีเซ็ตรหัสผ่าน'"

"มี object กี่ชิ้นในแต่ละ class ใน Weaviate instance?"

"อัปเดต property 'status' เป็น 'archived' สำหรับ Articles ทั้งหมดที่เผยแพร่ก่อนปี 2022"

"แสดง schema สำหรับ class 'CustomerFeedback'"

เคล็ดลับ

ใช้ hybrid search (BM25 + vector) สำหรับ enterprise search — Neotask จะปรับ alpha parameter ตามคำอธิบายของคุณ

อธิบายข้อกำหนด vectorizer (OpenAI, Cohere หรือ local) แล้ว Neotask จะกำหนดค่า module ระหว่างสร้าง schema

ขอจำนวน object ตาม class รายสัปดาห์เพื่อตรวจสอบการเติบโตของฐานข้อมูลและวางแผนอัปเกรด

ใช้ generative search สำหรับ Q&A สำหรับลูกค้า — query เดียวดึงข้อมูลและตอบพร้อมกัน ลด latency

รวม certainty หรือ distance threshold เมื่อค้นหา — ขอให้ Neotask กรองผลลัพธ์ที่มีความเชื่อมั่นต่ำออกโดยอัตโนมัติ

Works Well With

• monday - Connect Monday.com and Weaviate with Neotask to sync project data into vector search, enabling AI-powered retrieval acro...