Categoría: Búsqueda vectorial
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Arquitectura de bases de datos vectoriales: qué deben evaluar los compradores de tecnología
A vector database’s architecture has four layers: embeddings, indexing, retrieval, and storage. How those layers are designed and how well they integrate with your existing data infrastructure determines whether your AI search, semantic search,…
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Los índices vectoriales no son intercambiables. La mayoría de las aplicaciones los tratan como si lo fueran.
Most teams building semantic search learn the same lesson late. What ultimately controls recall, query latency, and hardware cost isn’t the embedding model or which database they choose. It’s the vector index configuration, which…
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¿Qué es DiskANN? Explicación de la búsqueda de vectores a escala de miles de millones
La generación aumentada por recuperación (RAG), la búsqueda semántica y los agentes de IA dependen de una sola cosa: la capacidad de encontrar rápidamente los vectores más relevantes en un conjunto de datos grande. A medida que los conjuntos de datos de incrustaciones crecen de millones a miles de millones...
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Casos de uso de bases de datos vectoriales: Búsqueda, RAG y aplicaciones de IA
¿Qué es una base de datos vectorial? A un alto nivel, una base de datos vectorial es un sistema especializado para almacenar, gestionar y consultar datos como vectores de alta dimensión. A diferencia de las bases de datos relacionales tradicionales que almacenan datos estructurados en...
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Build a Celebrity Look-Alike App With Multimodal Vector Search and Couchbase
Most AI demos feel impressive for 30 seconds and then leave one question unanswered: How would you actually build this? This one is different. In this post, we’ll build a simple but compelling multimodal…
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Búsqueda ANN filtrada con índices vectoriales compuestos (Parte 4)
This post is the fourth part of a multi-part series exploring composite vector indexing in Couchbase. If you missed the previous posts, be sure to catch up on Part 1, Part 2 and Part…
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Filtered ANN Search With Composite Vector Indexes (Part 3)
This post is the third part of a multi-part series exploring composite vector indexing in Couchbase. If you missed the previous posts, be sure to catch up on Part 1 and Part 2. The…
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Filtered ANN Search With Composite Vector Indexes (Part 2)
This is the second blog post of a multi-part series exploring composite vector indexing in Couchbase, check out the first post here. The series will cover: Implementation of Composite Vector Indexes GSI uses the…
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Filtered ANN Search With Composite Vector Indexes (Part 1)
This post kicks off a multi-part series on composite vector indexing in Couchbase. We will start by building intuition, then progressively dive into internals, execution optimizations, and performance. The series will cover: Smart Grocery…
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Couchbase 8.0: Plataforma de datos unificada para aplicaciones de IA a hiperescala
La inteligencia artificial está transformando la forma en que construimos y ejecutamos aplicaciones modernas. Desde recomendaciones en tiempo real hasta asistentes agénticos, los equipos necesitan plataformas de datos que puedan mantenerse al día con las nuevas demandas de rendimiento y flexibilidad. De eso trata Couchbase 8.0...
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Building Smarter Agents: How Vector Search Drives Semantic Intelligence
The way we search and interact with information has shifted dramatically over the past decade. Traditional keyword-based search engines once served us well in finding documents or answers, but today’s business challenges demand much…
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Cómo construí una aplicación RAG de plantas con búsqueda vectorial de Couchbase en iOS
¿Conoces esa sensación cuando ves una planta hermosa en la tienda pero no tienes idea de qué es o cómo cuidarla? Eso fue exactamente lo que me pasó la primavera pasada,…
