[카테고리:] 인공 지능(AI)

A Benchmark for Evaluating NL2SQL++ Systems
A Benchmark for Evaluating NL2SQL++ Systems

In the modern data ecosystem, natural language to code capabilities are becoming paramount, with JSON rapidly emerging as the lingua franca for communication with large language models (LLMs). At Couchbase, we work with this knowledge to provide our customers with...

What Is an AI-Powered Recommendation Engine?
What Is an AI-Powered Recommendation Engine?

Learn how AI recommendation engines work, key algorithms, real-world use cases, and best practices for building scalable, personalized experiences.

An Overview of Vision Language Models (VLMs)
비전 언어 모델(VLM)의 개요

비전 언어 모델의 정의, 작동 방식, 주요 사용 사례, 과제, 멀티모달 AI에 비전 언어 모델이 중요한 이유에 대해 알아보세요.

PatientIQ: Building a Patient 360 on Couchbase
PatientIQ: 카우치베이스에서 환자 360 구축하기

PatientIQ란 무엇이며 왜 구축해야 하나요? PatientIQ는 카우치베이스 카펠라 AI 서비스를 사용하여 구축된 에이전트형 환자 360입니다. 이는 우리가 해결하고자 하는 문제에 대한 솔루션의 한 예입니다. PatientIQ의 시작은 다음과 같습니다.

A Breakdown of Graph RAG vs. Vector RAG
그래프 래그와 벡터 래그의 비교 분석

그래프 RAG와 벡터 RAG의 차이점, 각각의 검색 증강 생성을 향상시키는 방법, 그리고 어떤 것이 AI 사용 사례에 가장 적합한지 살펴보세요.

Optimizing Multi-Agent AI Systems With Couchbase
카우치베이스로 멀티 에이전트 AI 시스템 최적화하기

이전 게시물인 Couchbase Capella AI 서비스로 멀티 에이전트 AI 워크플로 구축하기에서는 Capella AI 서비스, 벡터 검색 및 RAG 패턴을 사용하여 협업 AI 에이전트를 설계하고 조율하는 방법을 살펴봤습니다. AI 시스템이 실험 단계로 넘어가면서 ...

AI in Customer Service: Benefits, Examples, Use Cases
고객 서비스에서의 AI: 이점, 예시, 사용 사례

고객 서비스의 AI는 효율성, 개인화 및 만족도를 향상시킵니다. 주요 이점, 실제 사례 및 주요 사용 사례를 살펴보세요.

What Are My AI Agents Doing? How to Gain Insight and Control.
내 AI 에이전트는 무엇을 하고 있나요? 인사이트를 얻고 제어하는 방법.

AI 에이전트는 더 이상 단순한 챗봇이 아니라 자율적인 문제 해결사입니다. 도구를 호출하고 워크플로를 조율하며 사용자를 대신하여 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 능력은 엄청난 가치를 창출할 수 있지만, 동시에 어려운 문제를 제기하기도 합니다.

Codelab: Building an AI Agent With Couchbase AI Services & Agent Catalog
Codelab: Couchbase AI 서비스 및 에이전트 카탈로그로 AI 에이전트 구축하기

이 코드랩에서는 LangChain, Couchbase AI 서비스 및 에이전트 카탈로그를 사용하여 호텔 검색 에이전트를 구축하는 방법을 배웁니다. 또한 에이전트의 안정적인 성능을 보장하기 위해 관찰 및 평가를 위해 아리즈 피닉스를 통합할 것입니다. 이 튜토리얼은...

CodeLab: Building a RAG Application With Couchbase Capella Model Services and LangChain
CodeLab: 카우치베이스 아카펠라 모델 서비스와 LangChain으로 RAG 애플리케이션 구축하기

이 튜토리얼에서는 Couchbase AI 서비스를 사용하여 데이터를 저장하고, 임베딩 모델을 사용하여 임베딩을 생성하고, LLM 추론을 사용하여 검색 증강 생성(RAG) 애플리케이션을 구축하는 방법을 학습합니다. 우리는 다음과 같은 RAG 시스템을 만들 것입니다: 다음에서 뉴스 기사를 수집합니다.

Capella AI Services: Build Enterprise-Grade Agents
카펠라 AI 서비스: 엔터프라이즈급 에이전트 구축

프로덕션 지원 AI 에이전트 실제 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있는 에이전트형 AI 애플리케이션을 구축하는 것은 복잡한 작업입니다. 개발자는 다양한 데이터 유형을 관리하고, 데이터 프라이버시를 보장하고, 빠르게 진화하는 데이터에 대한 제어를 유지하기 위해 여러 가지 이질적인 도구를 사용해야 하는 경우가 많습니다.

Enterprise AI: The Ecosystem Behind Couchbase AI Services
엔터프라이즈 AI: 카우치베이스 AI 서비스의 에코시스템

보안, 거버넌스, 엔드투엔드 혁신으로 엔터프라이즈급 에이전트 AI 지원 Couchbase AI 서비스의 정식 출시를 발표하면서, Couchbase AI 파트너 에코시스템을 성장 및 개발하여 엔터프라이즈급 에이전트 AI를 구현하기 위한 중요한 발걸음도 내딛습니다.....