벡터 검색 카테고리에 해당하는 블로그를 확인해 보세요. AI LLM과의 상호작용 등 벡터 검색 모범 사례에 대해 자세히 알아보세요.
[카테고리:] 벡터 검색
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.
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.
카우치베이스용 C++ SDK의 정식 출시 발표
이번 릴리스에서는 11개 프로그래밍 언어로 구성된 기존의 포괄적인 SDK 라이브러리 세트에 네이티브 C++ 언어 지원이 추가되어 중요한 이정표가 되었습니다.
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.
적응형 애플리케이션으로 새로운 AI 시대의 혁신을 실현하는 방법
적응형 앱은 AI를 사용하여 변화하는 환경과 사용자의 선호도에 따라 지능적이고 동적이며 자동으로 적응합니다.
카우치베이스 카펠라™, 2024 스티비 아메리칸 비즈니스 어워드에서 2개 부문 수상
카우치베이스는 최근 조직이 적응형, 상황별 맞춤화된 방식으로 사용자의 참여를 유도하는 새로운 종류의 애플리케이션을 시장에 출시할 수 있도록 지원하기 위해 Capella에 벡터 검색을 도입했습니다.
벡터 쿼리와 잘못될 수 있는 것들
최상의 벡터 검색을 위해서는 비효율적인 인덱스, 비효율적인 쿼리 또는 자주 변경되는 데이터 등으로 인해 쿼리가 느려지는 것을 주의해야 합니다.
