Neotask conecta Neotask a tu base de datos vectorial Milvus - busca, indexa y gestiona embeddings mediante conversación natural en lugar de escribir código de consultas.
Ejecuta búsquedas de texto, vectoriales, híbridas y multi-vectoriales en tus colecciones sin escribir código
Crea colecciones, inserta datos y construye índices mediante instrucciones en lenguaje simple
Monitorea estadísticas de colecciones y gestiona tu infraestructura vectorial de forma conversacional
Lo que puedes hacer
La integración con Milvus ofrece 11 acciones que cubren búsqueda, gestión de datos y administración de colecciones:
Operaciones de Búsqueda
Búsqueda de texto - búsqueda de texto completo en los campos de la colección para coincidencia de palabras clave
Búsqueda vectorial - búsqueda de similitud usando embeddings para recuperación semántica
Búsqueda híbrida - combina búsqueda de texto y vectorial para obtener lo mejor de ambos mundos
Búsqueda multi-vectorial - busca en múltiples campos vectoriales simultáneamente
Consulta - filtra y recupera registros usando expresiones booleanas
Conteo - cuenta registros que coincidan con condiciones de filtro
Gestión de Colecciones
Listar todas las colecciones en tu instancia
Obtener esquema, índice y estadísticas de cualquier colección
Crear nuevas colecciones con esquemas definidos
Insertar registros de datos en colecciones
Construir índices en campos vectoriales o escalares
Cada acción se ejecuta de forma autónoma o requiere tu aprobación - tú decides.
Prueba preguntando
"Busca en nuestro catálogo de productos elementos similares a esta descripción"
"¿Cuántos registros hay en la colección de embeddings de clientes?"
"Crea una nueva colección llamada 'tickets_soporte' con un campo vectorial de dimensión 768"
"Ejecuta una búsqueda híbrida combinando la palabra clave 'precios' con el significado semántico de 'reducción de costos'"
"Muéstrame el esquema y los detalles del índice de la colección base_conocimiento"
"Inserta estos 50 registros de productos en la colección del catálogo"
Consejos avanzados
La búsqueda híbrida suele superar a la búsqueda pura vectorial o de texto - úsala por defecto en casos de uso de recuperación en producción.
Construye índices antes de ejecutar búsquedas a gran escala; las colecciones sin índices escanean cada registro.
Usa búsqueda multi-vectorial cuando tus registros tengan embeddings separados para título, cuerpo y metadatos.
Combina Milvus con tu sistema de gestión de contenido en un grupo de apps para que los agentes puedan embeber y almacenar automáticamente nuevos documentos conforme se publican.
Multiple workspaces and capacity for larger teams.
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