Weaviate

AI 与机器学习

搜索、存储和管理您的 Weaviate 向量数据库--Neotask 通过 Neotask 处理每个操作。

• 通过自然语言导入对象并运行语义、关键词和混合搜索
• 无需编写 GraphQL 即可设计和管理架构、类和交叉引用
• 构建在一步中结合检索和 LLM 生成的生成式搜索工作流

你能做什么

语义和混合搜索

要求 Neotask 使用自然语言在 Weaviate 中查找对象。它将构建nearText、nearVector或混合查询，执行它，并以可读格式返回结果。

架构设计与管理

用简单的语言描述您的数据模型，Neotask 将创建具有正确属性、数据类型和矢量化器配置的 Weaviate 类。修改架构，没有停机风险。

对象导入和更新

从 JSON、CSV 或简单描述批量导入对象。更新单个属性或跨类运行批量补丁 - Neotask 处理 Weaviate 客户端调用。

生成搜索

使用 Wea​​viate 的生成模块检索相关对象并在单个查询中生成响应。描述任务并 Neotask 构建端到端的生成搜索调用。

交叉引用管理

创建和查询 Weaviate 类之间的交叉引用。对复杂的关系进行建模 - 文章链接到作者，产品链接到类别 - 无需手动编写 BeaconID。

尝试询问

• “使用语义搜索在我的 Weaviate '文章' 类中搜索有关气候政策的内容”
• “将此包含 200 个产品的 JSON 数组添加到 Weaviate 中的“产品”类中”
• “为包含标题、类型、年份和导演的电影数据库创建 Weaviate 架构”
• “运行‘机器学习优化’的混合搜索并返回带有分数的前 5 个结果”
• “生成与‘密码重置问题’最相关的支持文章摘要”
• “我的 Weaviate 实例中每个类中有多少个对象？”
• “将 2022 年之前发布的所有文章的‘状态’属性更新为‘已存档’”
• “显示‘CustomerFeedback’类的架构”

专业提示

• 将混合搜索（BM25 + 矢量）用于企业搜索用例 - Neotask 将根据您对所需权衡的描述调整 alpha 参数
• 描述您的矢量化器要求（OpenAI、Cohere 或本地），Neotask 将在模式创建期间配置模块
• 每周按类别请求对象计数，以监控数据库增长并计划容量升级
• 使用生成搜索进行面向客户的问答 - 一个查询同时检索和回答，从而减少延迟
• 查询时始终包含确定性或距离阈值 - 要求 Neotask 自动过滤掉低置信度结果

Plans

Works Well With

• Monday.com - Connect Monday.com and Weaviate with Neotask to sync project data into vector search, enabling AI-powered retrieval acro...

更多 AI 与机器学习 集成

• Hugging Face - Neotask 通过 Neotask 在 Hugging Face Hub 上搜索模型、论文、数据集和 Spaces--将 AI 研究与部署工作流融入一段对话。
• Arize Phoenix - Neotask 在 Neotask 上通过 Arize Phoenix 自动化您的大模型可观测性流水线--监控追踪、管理提示词并运行实验，确保您的 AI 系统持续可靠。
• Label Studio - 通过对话管理数据标注项目和注释--Neotask 使用 Neotask 操作您的 Label Studio 标注基础设施。
• Anthropic - 调用 Claude 模型、管理提示词并监控使用情况--Neotask 通过 Neotask 编排您的 Anthropic API。
• Scholar Gateway - Neotask 通过 Neotask 将您的研究工作流连接到 Wiley 的 Scholar Gateway--进行语义文献搜索、检索科学文章并将循证研究整合到内容和分析工作流中。
• Stability AI - 使用 Stable Diffusion 生成、编辑和转换图像--Neotask 通过 Neotask 运行您的 Stability AI 工作流。

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