Autor
Búsqueda más inteligente con consultas gráficas en datos de documentos
Durante décadas, los desarrolladores se han enfrentado a una disyuntiva frustrante: elegir la flexibilidad y escalabilidad de una base de datos de documentos o el rico modelado de relaciones de una base de datos de grafos. Para crear aplicaciones que requerían ambas cosas, como sistemas de detección de fraudes, motores de recomendación...
Mejore las aplicaciones de aprendizaje automático (ML) con Couchbase
Para acelerar el desarrollo de aplicaciones ML, recientemente hemos anunciado formas de aprovechar Capella como almacén de funciones online y offline en una sola plataforma.
Crear aplicaciones RAG de alto rendimiento con Couchbase Vector Search y Amazon Bedrock
Mejore la IA generativa con Retrieval-Augmented Generation utilizando Couchbase Capella y Amazon Bedrock para obtener resultados escalables y precisos.
Aceleración de la aplicación de IA RAG basada en Couchbase con NVIDIA NIM/NeMo y LangChain
Desarrollar una aplicación GenAI interactiva con respuestas fundamentadas y relevantes utilizando RAG basado en Couchbase Capella y acelerarla utilizando NVIDIA NIM/NeMo.
Desarrollar aplicaciones RAG de alto rendimiento con Couchbase y Vectorize
Los equipos de Couchbase y Vectorize han estado trabajando duro para llevar el poder de los experimentos de Vectorize a Couchbase Capella.
Top Posts
- ¿Qué son los modelos de incrustación? Una visión general
- Explicación del modelado de datos: Conceptual, físico y lógico
- Enhancing GenAI for Privacy and Performance: The Future of Person...
- Desglose de Graph RAG frente a Vector RAG
- Métodos de análisis de datos: Técnicas cualitativas frente a cuantitativas
- Data Consistency Models & Performance: Couchbase vs. Cockroa...
- Column-Store vs. Row-Store: ¿Cuál es la diferencia?
- Ciclo de vida del desarrollo de aplicaciones (fases y modelos de gestión)
- ¿Qué son las incrustaciones vectoriales?
