Qdrant
ข้อมูล
Neotask บน Neotask เพิ่ม vector memory ให้ automation stack ผ่าน Qdrant - เก็บความรู้และดึงเนื้อหาที่คล้ายกันเชิง semantic เพื่อให้เอเจนต์เรียนรู้และจดจำเหมือนมนุษย์
- Agent memory คงอยู่และสะสม - เอเจนต์เก็บข้อมูลใน Qdrant แล้วดึงบริบทที่เกี่ยวข้องเชิง semantic ตามต้องการ
- Semantic search แทนที่ keyword lookup ที่เปราะบาง - เอเจนต์ค้นหาเนื้อหาที่เกี่ยวข้องเชิงแนวคิดแทน exact match
- Knowledge base เติบโตและยังคงมีประโยชน์ - เอกสาร การตัดสินใจ และ output ถูกเก็บใน Qdrant เมื่อเอเจนต์ทำงาน สร้าง operational memory ที่ค้นหาได้
สิ่งที่คุณทำได้
อินทิเกรชัน Qdrant ให้ Neotask 2 vector database action สำหรับเก็บและดึงข้อมูลเชิง semantic
qdrant-store - บันทึกเนื้อหาใดก็ได้ใน Qdrant เป็น vector embedding พร้อม metadata และ collection assignment
qdrant-find - ค้นหา Qdrant สำหรับเนื้อหาที่คล้ายกันเชิง semantic กับ query แล้วแสดงรายการที่เก็บไว้ที่เกี่ยวข้องที่สุด
ทุกแอ็กชันทำงานโดยอัตโนมัติหรือต้องได้รับการอนุมัติจากคุณ - คุณเป็นคนตัดสินใจ
ลองถาม
- "เก็บ output ของ strategy meeting วันนี้ใน Qdrant ภายใต้ 'decisions' collection"
- "ค้นหาทุกอย่างที่เก็บใน Qdrant เกี่ยวกับ pricing strategy decisions"
- "ค้นหา knowledge base สำหรับเนื้อหาที่คล้ายกับ 'enterprise onboarding challenges'"
เคล็ดลับ
- จับคู่ Qdrant กับทุก agent workflow ที่ผลิต output ที่มีค่า - เก็บสรุป การตัดสินใจ และงานวิจัยเพื่อให้เอเจนต์ในอนาคตดึงมาใช้ได้
- ใช้
qdrant-find เป็น memory layer สำหรับทีมเอเจนต์หลายตัว
- Collection ช่วยจัดระเบียบความรู้ตามโดเมน: แยก collection สำหรับ product decisions, customer insights, engineering patterns
Plans
Free
$0/mo
Download without a card and start for free.
Individual
$50/mo
The full personal agent platform for one person.
Business
$100/mo
One company workspace with room to add your team.
Enterprise
$200/mo
Multiple workspaces and capacity for larger teams.
การผสานรวม ข้อมูล เพิ่มเติม
Explore: Skills · Glossary · Solutions · Use cases · Examples · Comparisons · Templates · Blog · Docs