Milvus

Дані

Керуйте векторними колекціями, виконуйте пошук за схожістю та керуйте вашою векторною базою даних Milvus через розмову — Neotask використовує OpenClaw для вашого ШІ-шару даних.

Що ви можете робити

Neotask підключає Milvus до ваших операцій з векторними базами даних. Виконуйте векторний пошук, керуйте колекціями та будуйте RAG-конвеєри через розмову.

Управління колекціями

Створюйте, завантажуйте та видаляйте колекції Milvus. Визначайте схеми з векторними та скалярними полями. Переглядайте статистику колекцій.

Вставка та індексування

Вставляйте вектори та метадані у колекції. Будуйте індекси для оптимальної продуктивності пошуку (HNSW, IVF_FLAT та ін.).

Векторний пошук

Виконуйте запити на основі подібності з фільтрами метаданих. Отримуйте топ-K найближчих векторів за вашим запитним вектором.

Гібридний пошук

Комбінуйте векторні та скалярні фільтри в одному запиті. Знаходьте семантично схожі документи, що відповідають конкретним критеріям.

Кожна дія виконується автономно або потребує вашого схвалення — ви вирішуєте.

Спробуйте запитати

  • "Вставте ці вектори документів у колекцію 'knowledge_base'"
  • "Знайди 10 найбільш схожих векторів до цього запитного ембединга"
  • "Скільки векторів зараз у колекції 'product_embeddings'?"
  • "Побудуй HNSW-індекс для колекції 'articles'"
  • "Шукай схожий контент де category = 'finance' та date > '2025-01-01'"

    • Професійні поради

  • Milvus ідеально підходить для великомасштабних RAG-систем: ефективно обробляє мільярди векторів
  • Вибирайте тип індексу залежно від розміру набору даних: IVF_FLAT для малих, HNSW для великих масивів
  • Комбінуйте з Firecrawl для автоматичного збору → ембединг → зберігання в Milvus конвеєру

    • Works Well With