Etiqueta: generación aumentada por recuperación RAG
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Introducción de Couchbase como Almacén de Vectores en Flowise
Nos emociona anunciar que Couchbase ahora cuenta con soporte oficial como almacén de vectores en Flowise, lo que ofrece a los usuarios una solución potente y de alto rendimiento para administrar y recuperar datos vectoriales. Esta nueva integración combina la de Flowise...
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Presentación del servidor del Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para Couchbase
La piedra angular de los sistemas de agentes de IA autónomos y las aplicaciones de IA generativa es un “LLM aumentado”, que se define como un LLM mejorado con aumentos de diversas fuentes de datos y bases de conocimiento. Desde su introducción, hay...
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Build Your First Open Source AI Agent with Couchbase
If 2024 was the year of AI chatbots, then 2025 is the year of AI agents. At first glance, they may seem similar, but nothing could be farther from the truth. While you may…
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Ampliar las capacidades de RAG a Excel con Couchbase, LlamaIndex y Amazon Bedrock
Como todo a nuestro alrededor se vuelve gradualmente más impulsado por los datos, Excel sigue siendo fundamental para las empresas, ya que ofrece la capacidad de proporcionar información invaluable a partir de los datos en las hojas de cálculo. Sin embargo, los científicos y analistas de datos coinciden...
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Chatea con tu historial de Git, gracias a RAG y Couchbase Shell
¿No te encanta leer los mensajes de confirmación de otras personas? ¿No? Bueno, a mí sí, y mientras leía un mensaje de confirmación muy revelador, me di cuenta de todo el contenido inexplorado que vive en varios registros de Git (asumiendo...
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Una guía sobre la fragmentación de datos
¿Qué es el fragmentación de datos? La fragmentación de datos es una técnica que divide grandes conjuntos de datos en fragmentos más pequeños y manejables. Es crucial para la inteligencia artificial, el análisis de macrodatos y la computación en la nube porque optimiza la memoria…
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PDF RAG Demo: Building Simplified AI Workflows with Couchbase Shell
Previously, we showed how to use Couchbase RAG capabilities through a Python app that allows the user to ‘chat’ with their PDF or with X. It’s simple to build, but can we build it…
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Supercharge Your RAG application With Couchbase Vector Search and Unstructured.io
Today we’re excited to announce the launch of the Couchbase and Unstructured.io connector which streamlines the process of ingesting unstructured data into your RAG pipeline built on top of Couchbase as the vector store.…
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Preparing Datasets for Fine-Tuning ML Models: A Comprehensive Guide
Fine-tuning machine learning models starts with having well-prepared datasets. This guide will walk you through how to create these datasets, from gathering data to making instruction files. By the end, you’ll be equipped with…
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Building End-to-End RAG Applications With Couchbase Vector Search
Large Language Models, popularly known as LLMs is one of the most hotly debated topics in the AI industry. We all are aware of the possibilities and capabilities of ChatGPT by OpenAI. Eventually using…
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Building a Path to Edge AI for Vector Search, Image, and Data Focused Applications
We continue to hear from customers that they see the immense value and importance of artificial intelligence (AI), generative AI, vector search, and edge computing. These technologies are becoming more critical to collect data…
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Vector Search at the Edge with Couchbase Mobile
We’re pleased to announce the release of Couchbase Lite 3.2 with support for vector search. This launch follows the coattails of vector search support on Capella and Couchbase Server 7.6. Now, with vector search…