[카테고리:] 모범 사례 및 튜토리얼
중요한 인증: 카우치베이스 아카데미가 데이터베이스 경력을 향상시키는 방법
데이터베이스 인증이란 무엇인가요? 자격증은 기회입니다. 지식이 풍부하고 능숙하며 미래 지향적인 데이터베이스 전문가인 여러분에게 개인 브랜드를 강화할 수 있는 기회를 제공합니다. 자격증을 취득하면 자신이 알고 있는 지식을 다른 사람들과 공유할 수 있습니다.
오라클 PL/SQL에서 카우치베이스 자바스크립트 UDF로 쉽게 전환할 수 있는 도구
PL/SQL이란 무엇인가요? PL/SQL은 구문 내에서 SQL 문을 수용하도록 특별히 설계된 절차적 언어입니다. 조건 및 루프와 같은 절차적 언어 요소를 포함하며 예외(런타임 오류)를 처리할 수 있습니다. PL/SQL은 Oracle 데이터베이스의 기본 언어이며, ...
Groq의 빠른 LLM 추론과 Couchbase 벡터 검색의 통합
수많은 LLM이 출시되면서 많은 회사들이 이러한 모델의 추론 기능을 확장할 수 있도록 특수 하드웨어와 최적화를 통해 대규모 언어 모델의 추론 속도를 향상시키는 데 주력하고 있습니다. 그러한 회사 중 하나가...
카펠라 모델 서비스: 보안, 확장성, OpenAI 호환성 제공
카우치베이스 카펠라가 AI 서비스를 위한 비공개 프리뷰를 출시했습니다! 이 블로그에서 이러한 서비스가 어떻게 클라우드 네이티브의 확장 가능한 AI 애플리케이션과 AI 에이전트를 구축하는 프로세스를 간소화하는지에 대한 개요를 확인하세요. 이 블로그에서는 모델을 살펴봅니다...
시맨틱 검색이란 무엇인가요? 최종 가이드
시맨틱 검색이란 무엇인가요? 시맨틱 검색은 단순히 키워드를 일치시키는 것이 아니라 쿼리의 의도와 문맥적 의미를 이해하는 데 중점을 두는 고급 기술입니다. 자연어 처리(NLP), 머신 러닝, 지식 그래프를 사용하여 관계를 해석하고...
카펠라 데이터스튜디오를 통한 합성 데이터 생성
Couchbase 또는 Capella로 작업하는 개발자라면 Capella DataStudio에 대해 알고 싶을 것입니다. 이 도구는 커뮤니티가 지원하는 무료 도구로, 매끄러운 단일 창 UI를 통해 Capella Operational, Capella Columnar 및 Couchbase Server 클러스터를 관리할 수 있습니다. 뿐만 아니라...
터미널에서 편리하게 시계열 데이터 그래프 그리기
Couchbase 블로그의 이전 포스팅을 팔로우하고 계셨다면 Couchbase Shell 최신 릴리스에 대한 내용을 보셨을 것입니다. 저는 여러 가지를 시도하고 있는데 오늘은 시계열 데이터 집합으로 무엇을 할 수 있는지 살펴보고 싶었습니다....
Permit.io를 사용하여 카우치베이스 데이터에 외부 RBAC 추가하기
웹 애플리케이션이 복잡해짐에 따라 적절한 사용자만 Couchbase 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 것이 필수적입니다. 잘 정의된 액세스 제어 시스템이 없으면 권한이 없는 사용자가 민감한 정보에 액세스하거나 유해한 작업을 수행할 수 있습니다. Permit과 Couchbase 통합하기...
임베딩 모델이란 무엇인가요? 개요
임베딩 모델이란 무엇인가요? 임베딩 모델은 데이터(예: 텍스트, 이미지 또는 기타 형태의 정보)를 연속적인 저차원 벡터 공간에 표현하도록 설계된 일종의 머신 러닝 모델입니다. 이러한 임베딩은 의미론적 또는 문맥적 유사성을 포착합니다.
Amazon EKS 클러스터 간 크로스-VPC XDCR 설정하기
최신 분산 시스템에서는 고가용성, 재해 복구 및 성능 최적화를 보장하기 위해 별도의 환경 간에 데이터를 복제하는 기능이 매우 중요합니다. Couchbase의 XDCR(데이터 센터 간 복제) 기능을 사용하면 클러스터 간에 데이터를 원활하게 복제할 수 있으므로 강력한 데이터...
데이터 청크 가이드
데이터 청킹이란 무엇인가요? 데이터 청크는 대용량 데이터 세트를 더 작고 관리하기 쉬운 청크로 나누는 기술입니다. 메모리 사용량을 최적화하고, 처리 속도를 높이며, 성능을 개선하기 때문에 인공 지능, 빅 데이터 분석 및 클라우드 컴퓨팅에 매우 중요합니다.
벡터 검색으로 품질 관리의 암호를 풀다
벡터 검색으로 애플리케이션을 구축하지 않더라도 벡터 검색을 정기적으로 접할 가능성이 높습니다. 이전에 '좋아요'를 누른 콘텐츠를 기반으로 추천 콘텐츠를 발견하는 것은 벡터 임베딩의 일반적인 사용 사례이며, 많은 사람들이 ...