작가
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Smarter Search With Graph Queries on Document Data
For decades, developers have faced a frustrating trade-off: choose the flexibility and scalability of a document database, or choose the rich relationship modeling of a graph database. To build applications that required both –…
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카우치베이스(Couchbase)로 머신러닝(ML) 애플리케이션의 성능 극대화하기
다음과 같은 상황을 상상해 보세요. 여러분은 핀테크 기업의 개발자이고, 사용자 중 한 명이 $1,000에 대한 해외 거래 승인을 했는지 묻는 알림을 받았습니다. 당황하기보다는,…
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Build Performant RAG Applications Using Couchbase Vector Search and Amazon Bedrock
Generative AI (GenAI) has the potential to automate work activities that currently occupy 60 to 70 percent of employees’ time, leading to substantial productivity gains across various industries. However, a General Purpose (GP) LLM’s…
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NVIDIA NIM/NeMo 및 LangChain을 활용한 Couchbase 기반 RAG AI 애플리케이션 가속화
오늘 저희는 NVIDIA NIM/NeMo와의 새로운 통합을 발표하게 되어 매우 기쁩니다. 이 블로그 게시물에서는 Couchbase Capella와 RAG(검색 증강 생성) 아키텍처를 기반으로 하는 대화형 챗봇의 솔루션 개념을 소개합니다.
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Couchbase와 Vectorize로 고성능 RAG 앱 개발하기
기술 리더와 개발자에게 풍부한 자체 데이터를 생성형 AI 애플리케이션에 통합하는 과정은 종종 수많은 과제로 가득 차 있습니다. 벡터 유사도 검색과 검색 증강 생성(RAG)은 이러한 문제를 해결하는 데 도움이 되는 강력한 도구입니다.