[카테고리:] 인공 지능(AI)
카우치베이스 벡터 검색과 아마존 베드락을 사용하여 고성능 RAG 애플리케이션 구축하기
확장 가능하고 정확한 결과를 위해 카우치베이스 카펠라 및 아마존 베드락을 사용한 검색 증강 생성으로 생성 AI를 강화하세요.
자연어 프로그래밍: 애플리케이션 및 이점
이 블로그 게시물에서는 자연어 프로그래밍의 작동 방식과 그 응용, 그리고 AI의 미래와 관련된 NLP에 대해 설명합니다.
검색 증강 생성(RAG)을 위한 데이터 준비를 위한 단계별 가이드
스크랩, Python 및 BAAI 모델을 사용한 효율적인 검색 증강 생성(RAG)을 위한 데이터 수집, 청크 및 임베딩 기술.
카우치베이스와 랭체인으로 더 빠르고 저렴한 LLM 앱 구축하기
LangChain-Couchbase 패키지는 Couchbase의 벡터 검색, 시맨틱 캐시, 대화형 캐시를 통합하여 생성형 AI 워크플로우를 지원합니다.
엣지 AI와 데이터베이스의 역할
엣지 AI는 엣지 디바이스에서 AI 애플리케이션을 활용하여 로컬에서 실시간 데이터 처리를 가능하게 합니다. 여기에서 엣지 AI와 데이터베이스의 역할에 대해 자세히 알아보세요.
AI 기반 적응형 앱으로 초개인화 실현
사용자가 기대하는 개인화되고 반응성이 뛰어난 경험을 제공하려면 데이터 아키텍처가 사용자의 선호도에 따라 동적으로 적응할 수 있어야 합니다.
카우치베이스 연구: 금융 서비스 조직, 인프라 문제에도 불구하고 GenAI 도입 확대
이 연구에 따르면 AI 투자와 IT 현대화를 향한 움직임이 활발하지만, 금융 서비스 조직은 인프라에 대한 어려움과 우려를 안고 있는 것으로 나타났습니다.
5분 만에 Couchbase 벡터 검색 시작하기
벡터 검색과 전체 텍스트 검색은 모두 데이터 컬렉션을 검색하는 데 사용되는 방법이지만, 작동 방식이 다르고 데이터 유형과 사용 사례에 따라 적합합니다.
NVIDIA NIM/NeMo 및 LangChain을 통한 카우치베이스 기반 RAG AI 애플리케이션 가속화
카우치베이스 카펠라 기반 RAG를 사용하여 근거가 있고 관련성이 높은 응답을 제공하는 대화형 GenAI 애플리케이션을 개발하고 NVIDIA NIM/NeMo를 사용하여 가속화합니다.
소매 은행 및 금융 서비스 산업의 인공 지능
다양한 산업 분야의 수많은 카우치베이스 고객이 고객에게 더 나은 경험을 제공하기 위해 비즈니스에 AI를 활용할 계획을 세우고 있습니다.
개인 정보 보호 및 성능을 위한 GenAI 강화: 엣지 벡터 데이터베이스를 통한 개인화된 AI의 미래
이 문서에서는 중앙 집중식 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅 패러다임에 초점을 맞춰 벡터 기능을 갖춘 클라우드-엣지 데이터베이스가 데이터 프라이버시, 성능 및 비용 효율성에 대한 문제를 가장 잘 해결할 수 있는 이유를 살펴봅니다.
카우치베이스와 벡터라이즈로 고성능 RAG 앱 개발하기
카우치베이스와 벡터라이즈 팀은 카우치베이스 카펠라에 벡터라이즈 실험의 강력한 기능을 제공하기 위해 열심히 노력해왔습니다.
