Milvus
数据
Neotask 将 Neotask 连接到您的 Milvus 向量数据库--通过自然对话搜索、索引和管理嵌入向量,而无需编写查询代码。
- 无需编写代码,即可对集合执行文本、向量、混合和多向量搜索
- 通过简单的英文指令创建集合、插入数据并构建索引
- 通过对话监控集合统计信息并管理向量基础设施
你可以做什么
Milvus 集成提供 11 项操作,涵盖搜索、数据管理和集合管理:
搜索操作
- 文本搜索 - 对集合字段进行全文搜索以匹配关键词
- 向量搜索 - 使用嵌入向量进行相似性搜索以实现语义检索
- 混合搜索 - 结合文本和向量搜索获得最佳结果
- 多向量搜索 - 同时跨多个向量字段搜索
- 查询 - 使用布尔表达式筛选和检索记录
- 计数 - 统计符合筛选条件的记录数量
集合管理
- 列出实例中的所有集合
- 获取任意集合的模式、索引和统计信息
- 创建具有定义模式的新集合
- 向集合中插入数据记录
- 对向量或标量字段构建索引
每个操作都可以自主执行或需要你的批准--由你决定。
试试这样问
- "在产品目录中搜索与该描述相似的商品"
- "客户嵌入向量集合中有多少条记录?"
- "创建一个名为'support_tickets'的新集合,包含 768 维向量字段"
- "运行混合搜索,将关键词'定价'与'降低成本'的语义含义结合"
- "显示 knowledge_base 集合的模式和索引详情"
- "将这 50 条产品记录插入目录集合"
专业技巧
- 混合搜索通常优于纯向量或纯文本搜索--在生产检索场景中默认使用混合搜索。
- 在运行大规模搜索前先构建索引;未索引的集合会扫描每条记录。
- 当记录对标题、正文和元数据有单独嵌入向量时,使用多向量搜索。
- 将 Milvus 与内容管理系统配合使用应用组,让代理在文档发布时自动嵌入并存储。
Plans
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Enterprise
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Multiple workspaces and capacity for larger teams.
Works Well With
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- Synapse - Connect Milvus vector search with Synapse biomedical datasets. Index research embeddings, run similarity search across p...
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