Neotask sur Neotask maintient votre Astra DB en bon fonctionnement - gestion des collections, synchronisation des enregistrements et exécution de recherches vectorielles pour que votre infrastructure de données fonctionne sans requêtes manuelles.
Les données restent synchronisées automatiquement - votre agent crée, met à jour et supprime des enregistrements dans les collections selon les besoins de votre logique métier
La recherche vectorielle alimente votre pipeline IA - les recherches sémantiques et hybrides s'exécutent par conversation, alimentant les systèmes RAG et les moteurs de recommandation
Les opérations en masse s'exécutent à grande échelle - les imports, mises à jour et nettoyages massifs se font sans écrire une seule ligne de code de base de données
Ce que vous pouvez faire
Votre agent IA transforme Astra DB en une couche de données automatisée pour votre entreprise. Il gère le cycle de vie complet de la base de données - de la conception des collections à la gestion des enregistrements jusqu'à la recherche vectorielle avancée - tout par conversation naturelle.
Gestion des collections
Créez des collections avec des schémas personnalisés et des dimensions vectorielles. Votre agent gère la création, les mises à jour, la suppression et le comptage de documents. Les modifications de schéma se font par conversation plutôt que via des scripts de migration.
Opérations sur les enregistrements
Les opérations CRUD passent par votre agent : créez des enregistrements individuels, insérez en masse des milliers d'entrées, mettez à jour par filtre, trouvez par critères ou supprimez en masse. Les requêtes de valeurs distinctes vous aident à comprendre la distribution des données avant de faire des modifications.
Recherche vectorielle et hybride
Exécutez des recherches de similarité sémantique sur vos collections vectorielles. Combinez la pertinence vectorielle avec la précision des mots-clés grâce à la recherche hybride. Idéal pour les pipelines RAG, les moteurs de recommandation et les systèmes de découverte de contenu.
Chaque action s'exécute de manière autonome ou nécessite votre approbation - c'est vous qui décidez.
Essayez de demander
« Créez une collection appelée 'tickets-support' avec une dimension vectorielle de 1536 pour les embeddings »
« Insérez en masse ces 500 enregistrements de produits dans la collection 'catalogue' »
« Trouvez tous les enregistrements dans 'clients' où le plan est 'enterprise' et le dernier accès date de plus de 90 jours »
« Exécutez une recherche vectorielle dans 'base-de-connaissances' pour un contenu similaire à 'comment réinitialiser le mot de passe' »
« Quelles sont les valeurs distinctes pour 'catégorie' dans tous les produits ? »
« Supprimez tous les enregistrements dans 'logs' antérieurs à janvier 2025 »
« Combien de documents y a-t-il dans chacune de mes collections ? »
Conseils d'expert
Utilisez la recherche vectorielle pour alimenter votre pipeline RAG - stockez les embeddings et laissez votre agent interroger par similarité sémantique
Planifiez des tâches de nettoyage nocturnes qui suppriment les enregistrements périmés, compactent les collections et valident l'intégrité des données
La recherche hybride offre le meilleur des deux mondes - précision des mots-clés pour les correspondances exactes, pertinence vectorielle pour les requêtes approximatives
Les opérations en masse réduisent considérablement les allers-retours - regroupez toujours lors du chargement ou du nettoyage de grands jeux de données
Les portes d'approbation sur les opérations de suppression préviennent la perte accidentelle de données lors des flux de nettoyage automatisés
Associez Astra DB à votre intégration d'application pour une synchronisation des données en temps réel entre votre application et votre base de données vectorielle
Multiple workspaces and capacity for larger teams.
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