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帮助 AI 基于结构化数据构建并查询多维向量索引,实现语义与条件检索。
复制安装指令,让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
"Superlinked MCP Server" 暂无可直接复制的安装信息,请查看页面文档或源码仓库。
请使用 Superlinked MCP Server 从 products.csv 创建一个多维向量索引,字段包括商品标题、描述、价格、品类和上架时间;要求支持语义搜索、价格区间过滤、品类过滤和按时间新近度排序。
返回索引创建结果,并说明可用于语义检索、数值过滤、类别过滤和时间排序的配置。
请在已有文章索引中搜索“适合初学者的数据可视化教程”,仅返回教育类内容,发布时间限制为最近 90 天,并按语义相关性与新近度综合排序,输出前 10 条结果。
返回符合条件的前 10 条文章结果,包含相关性、时间约束和类别过滤后的排序结果。
请查询客户向量索引,查找“对自动化办公感兴趣”的潜在客户,并筛选所属行业为金融、近 30 天有活跃行为、公司规模大于 200 人的记录,输出最相关的客户名单。
返回按语义匹配和结构化条件筛选后的高相关客户列表。
为 AI 助手提供可检索的长期语义记忆与 Markdown 知识库管理能力