Qdrant

データ

会話を通じて Qdrant でベクトル コレクションを管理し、類似性検索を実行します。Neotask は Neotask を使用して AI 検索インフラストラクチャを強化します。

あなたにできること

コレクションの作成と構成

Neotask に、特定のベクトル パラメーター (次元、距離メトリック、量子化設定) を使用して新しい Qdrant コレクションを作成するように指示します。

ベクターとペイロードのアップロード

Neotask に、関連するペイロード データとともにベクトルを Qdrant コレクションにアップロードするよう依頼します。

類似性検索の実行

Neotask に、top-k、スコアしきい値、およびペイロード フィルターを使用して、クエリ ベクトルの最近傍を Qdrant コレクションで検索するように依頼します。

フィルタとペイロードの検索

Neotask に、ベクトルの類似性と構造化ペイロード フィルタリングを組み合わせたフィルタリングされたベクトル検索を実行するよう依頼します。

ポイントとペイロードの管理

Neotask に、ID による特定のポイントの取得、ペイロード フィールドの更新、またはコレクションからのポイントの削除を依頼します。

コレクションの健全性を監視する

Neotask にコレクション情報 (ポイント数、インデックス ステータス、ディスク使用量、オプティマイザ ステータス) を問い合わせます。

聞いてみてください

プロのヒント

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