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[카테고리:] 벡터 검색
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
새로운 카우치베이스 카펠라 발전으로 개발 촉진
실시간 분석, 엣지에서의 벡터 검색, 빠르게 시작할 수 있는 무료 티어 등 Capella의 최신 업데이트로 AI 기반 개발을 촉진하세요.
카우치베이스 모바일을 통한 엣지에서의 벡터 검색
Couchbase Lite는 클라우드와 엣지에서 AI 앱을 구동하는 벡터 검색을 지원하는 클라우드 투 엣지 기능을 갖춘 최초의 데이터베이스 플랫폼입니다. 여기에서 자세히 알아보세요.
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.
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.
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.
