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AI 개인화가 CX 및 비즈니스 성과를 개선하는 방법
다양한 산업에서 AI 개인화가 어떻게 사용되고 있는지, 고객에게 어떤 이점이 있는지, 비즈니스 성과를 개선하기 위해 어떻게 구현할 수 있는지 알아보세요.
엔터프라이즈를 위한 AI 확장: 진화하는 Couchbase의 AI 에코시스템 내부
Couchbase의 RAG 기능, 실시간 데이터 통합, 광범위한 AI 파트너 에코시스템으로 확장 가능한 GenAI 앱을 구축하세요.
카우치베이스 벡터 검색과 Unstructured.io로 RAG 애플리케이션을 강화하세요.
비정형 데이터를 JSON 및 벡터 임베딩으로 빠르게 변환하여 RAG 파이프라인에 원활하게 통합할 수 있는 Couchbase 및 Unstructured.io 커넥터를 발표합니다.
ML 모델 미세 조정을 위한 데이터 세트 준비하기: 종합 가이드
데이터 수집, 텍스트 추출 및 명령어 파일 생성에 대한 이 가이드를 통해 모델을 미세 조정할 수 있는 고품질 데이터 세트를 만드세요.
2부 - 실제로 구현되는 AI: 일자리를 대체하지 않고 향상시키기
카우치베이스, 보니지, OpenAI를 사용하여 AI 기반 고객 지원 앱을 구축합니다. 2부에서는 비즈니스 로직을 코딩하고 서비스를 연결하는 방법을 다룹니다.
MongoDB Atlas 장치 동기화/아틀라스 장치 SDK(안티고 영역)를 대체하는 최고의 대안입니다: 카우치베이스 모바일
몽고DB가 모바일 지원을 시작함에 따라, Couchbase Mobile은 IA 지원을 통해 오프라인 우선 애플리케이션을 위한 안정적이고 확장 가능한 솔루션을 제공합니다.
벡터 스토리지 및 검색을 위한 XATTR을 사용한 성능 향상
카우치베이스 XATTR은 벡터 데이터를 효율적으로 저장하여 부피가 큰 콘텐츠를 쿼리 경로에서 제외함으로써 성능을 개선합니다. XATTR이 검색에서 작동하는 방식은 다음과 같습니다.
실제 활용 중인 AI: 일자리를 대체하는 것이 아니라 향상시키는 것
고객 지원을 위해 Vonage, Couchbase 및 OpenAI를 통합하여 벡터 검색 및 WhatsApp으로 상담원 워크플로를 개선하는 Ruby on Rails 앱을 구축하세요.
개념에서 코드까지: Couchbase를 사용한 LLM + RAG
LLM, RAG 및 Couchbase 통합을 사용하여 생성형 AI 추천 엔진을 구축하는 방법을 알아보세요. 개발자를 위한 단계별 가이드입니다.
벡터 검색, 이미지 및 데이터 중심 애플리케이션을 위한 엣지 AI로 가는 길 구축하기
카우치베이스는 AI, 벡터 검색, 엣지 컴퓨팅을 통합하여 엣지에서 빠르고 안정적인 실시간 데이터 처리로 고객 경험을 향상시킵니다.
MongoDB Atlas 장치 동기화 및 Atlas 장치 SDK(이전 Realm)의 대안: 카우치베이스 모바일
MongoDB는 모바일 지원을 종료하지만, Couchbase Mobile은 오프라인 우선의 AI 기반 앱을 위한 안정적이고 확장 가능한 솔루션을 제공합니다.
카우치베이스 셸(cbsh)이 v1.0에 도달했습니다: 벡터 검색의 강력한 기능 활용 및 그 이상
Couchbase, GenAI를 위한 고급 벡터 검색 및 향상된 데이터베이스 상호 작용 기능을 갖춘 Couchbase Shell(cbsh) 출시
