Eche un vistazo a los blogs de la categoría Búsqueda vectorial. Obtenga más información sobre las mejores prácticas de búsqueda vectorial: interacción con los LLM de IA y mucho más.
Categoría: Búsqueda vectorial
Mejora del rendimiento mediante XATTR para el almacenamiento y la búsqueda de vectores
Los XATTRs de Couchbase almacenan datos vectoriales eficientemente, mejorando el rendimiento al mantener el contenido voluminoso fuera de las rutas de consulta. Así es como funcionan los XATTRs con la búsqueda.
La IA en acción: Mejorar y no sustituir puestos de trabajo
Construye una app Ruby on Rails integrando Vonage, Couchbase y OpenAI para atención al cliente, mejorando los flujos de trabajo de los agentes con búsqueda vectorial y WhatsApp.
Del concepto al código: LLM + RAG con Couchbase
Aprende a construir un motor de recomendación de IA generativa usando LLM, RAG e integración con Couchbase. Guía paso a paso para desarrolladores.
Creación de un camino hacia la IA Edge para aplicaciones centradas en la búsqueda de vectores, imágenes y datos
Couchbase integra IA, búsqueda vectorial y edge computing para mejorar las experiencias de los clientes con un procesamiento de datos rápido, fiable y en tiempo real en el edge.
Su alternativa a MongoDB Atlas Device Sync y Atlas Device SDKs (antes Realm): Couchbase Mobile
Mientras MongoDB finaliza el soporte móvil, Couchbase Mobile ofrece una solución fiable y escalable para aplicaciones offline y basadas en IA.
Couchbase Shell (cbsh) Alcanza la v1.0: Desbloqueando el poder de la búsqueda vectorial y más allá
Couchbase lanza Couchbase Shell (cbsh) con búsqueda avanzada de vectores para GenAI e interacciones mejoradas con la base de datos
Los nuevos avances de Couchbase Capella impulsan el desarrollo
Impulse el desarrollo basado en IA con las últimas actualizaciones de Capella: análisis en tiempo real, búsqueda vectorial en el borde y un nivel gratuito para empezar rápidamente.
Búsqueda vectorial en la periferia con Couchbase Mobile
Couchbase Lite es la primera plataforma de base de datos compatible con la búsqueda vectorial en la nube que potencia las aplicaciones de IA en la nube y en el perímetro. Más información aquí.
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.
Guía paso a paso para preparar los datos para la generación mejorada por recuperación (RAG)
Técnicas de recopilación, fragmentación e incrustación de datos para una eficiente generación mejorada de recuperación (RAG) con Scrapy, Python y el modelo BAAI.
Cree aplicaciones LLM más rápidas y baratas con Couchbase y LangChain
El paquete LangChain-Couchbase integra la búsqueda vectorial, la caché semántica y la caché conversacional de Couchbase para flujos de trabajo de IA generativa.
Empieza a usar Couchbase Vector Search en 5 minutos
Tanto la búsqueda vectorial como la búsqueda de texto completo son métodos utilizados para buscar en colecciones de datos, pero funcionan de forma diferente y se adaptan a distintos tipos de datos y casos de uso.
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