
Couchbase y K2view se asocian en datos sintéticos para crear aplicaciones de IA
La inteligencia artificial es tan eficaz como los datos de los que aprende. Para muchas organizaciones, el reto no es el acceso a los datos, sino el acceso a datos seguros, representativos y adaptables. Ahí es donde entran en juego los datos sintéticos. Al imitar la estructura y...

Creación de un sencillo flujo de trabajo de agencia de viajes con n8n y Couchbase Vector Search
En este tutorial, vamos a demostrar cómo aprovechar el poder de las capacidades de búsqueda vectorial en Couchbase con la plataforma de automatización de flujo de trabajo de n8n. Construiremos un sencillo flujo de trabajo de agencia de viajes que recomiende destinos vacacionales en función de las consultas del usuario, utilizando incrustaciones vectoriales para...

¿Qué son los datos en tiempo real? Tipos, ventajas y limitaciones
¿Qué significa datos en tiempo real? Los datos en tiempo real son aquellos que se procesan y están disponibles con una latencia mínima, normalmente en milisegundos o segundos desde su creación. Permite a los sistemas reaccionar a los acontecimientos en el momento en que se producen, en lugar de depender de...

Impulsando el futuro de las aplicaciones: Hechos destacados del primer trimestre del ejercicio 26
En Couchbase, estamos orgullosos de asociarnos con organizaciones de todo el mundo que están construyendo aplicaciones rápidas, resistentes y escalables. A medida que iniciamos el año fiscal 2026, el primer trimestre nos ha proporcionado un impulso emocionante en...

Optimización del coste total de propiedad: automatización de la hibernación de clústeres mediante Terraform
La función Cluster On/Off de Couchbase Capella permite a los usuarios pausar y reanudar sus clústeres sin problemas, sin borrar permanentemente los datos, lo que ayuda a optimizar los gastos en la nube y mejorar la eficiencia operativa. En este blog, exploraremos cómo funciona esta característica y cómo puede...

Epidata y Couchbase: Impulsando juntos la transformación digital
Epidata, empresa líder en outsourcing de innovación y desarrollo de software con presencia en Latinoamérica y Estados Unidos, une fuerzas con Couchbase, el motor detrás de las aplicaciones modernas y queridas por los usuarios. Esta alianza estratégica está destinada a potenciar la forma en que las organizaciones...

Liberar la potencia de AWS Bedrock con Couchbase
La explosión de la IA generativa ha convertido las bases de datos vectoriales en una parte crucial de las aplicaciones modernas. A medida que las empresas buscan soluciones escalables y eficientes para la búsqueda, la recomendación y la recuperación de conocimientos impulsadas por IA, AWS Bedrock y Couchbase surgen como una combinación convincente. AWS Bedrock...

Guía completa del aprendizaje federado
¿Qué es el aprendizaje federado? El aprendizaje federado es un enfoque de aprendizaje automático que permite a varios dispositivos o sistemas entrenar un modelo compartido de forma colaborativa sin intercambiar datos en bruto. En lugar de enviar datos a un servidor central, cada participante, como...

Similitud semántica con selectividad focalizada
¿Por qué la búsqueda semántica necesita selectividad? Hasta ahora, hemos considerado una incrustación vectorial como una entidad completa e independiente, centrada por completo en el significado que codifica. Aunque esto permite la búsqueda semántica, a menudo con un alto grado de similitud,...

Migrar del nivel gratuito de Capella a una cuenta de pago en 4 pasos
¿Qué es el nivel gratuito Capella? Couchbase Capella ofrece un producto de nivel gratuito con un entorno perpetuo y sin coste para que los usuarios exploren y experimenten las capacidades de la plataforma de base de datos NoSQL de Couchbase. Este nivel gratuito no está limitado por...

La importancia del preprocesamiento de datos en el aprendizaje automático (AM)
El preprocesamiento de datos es un paso vital en el aprendizaje automático que transforma los datos brutos y desordenados en un formato limpio y estructurado para el entrenamiento de modelos. Implica limpiar, transformar, codificar y dividir los datos para mejorar la precisión del modelo, evitar la fuga de datos y garantizar...