그래프 RAG와 벡터 RAG의 차이점, 각각의 검색 증강 생성을 향상시키는 방법, 그리고 어떤 것이 AI 사용 사례에 가장 적합한지 살펴보세요.
이전 게시물인 Couchbase Capella AI 서비스로 멀티 에이전트 AI 워크플로 구축하기에서는 Capella AI 서비스, 벡터 검색 및 RAG 패턴을 사용하여 협업 AI 에이전트를 설계하고 조율하는 방법을 살펴봤습니다. AI 시스템이 실험 단계로 넘어가면서 ...
카우치베이스 카펠라에는 새로운 데이터 API가 있습니다. 이미 SDK가 있는데 이것이 왜 중요한지 궁금하다면 문서에서 설명되어 있지만 간단히 비교해보겠습니다: 데이터 API: HTTP, 언어, 런타임에 구애받지 않음, 간편...
Couchbase 개발자 경험 팀은 Couchbase 사용자에게 클러스터를 위한 풍부한 오픈 소스 생태계를 제공하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 최근에는 Couchbase Server의 최신 기능을 지원하는 Alpakka Couchbase 통합을 업데이트하기 위해 노력하고 있습니다. The...
고객 서비스의 AI는 효율성, 개인화 및 만족도를 향상시킵니다. 주요 이점, 실제 사례 및 주요 사용 사례를 살펴보세요.
소개 Couchbase Server 8.0에서는 고객이 이벤트 함수 배포 또는 재개 중에 외부 변경 없이도 비즈니스 로직을 실행할 수 있는 새로운 이벤트 함수 핸들러인 OnDeploy를 도입했습니다. 이전에는 이러한 기능이 필요한 사용 사례가 있는 고객이 ...
이 게시물은 Couchbase의 복합 벡터 인덱싱을 살펴보는 여러 부분으로 구성된 시리즈의 세 번째 파트입니다. 이전 게시물을 놓치셨다면 1부와 2부를 놓치지 마세요. 시리즈에서 다룰 내용은 다음과 같습니다: 왜 복합 벡터인가?.
인공지능(AI)은 제조와 물류를 빠르게 재편하고 있습니다. 제조 및 물류 기업에게 이는 먼 미래의 트렌드가 아니라 당면한 운영 현실입니다. AI, 사물 인터넷(IoT), 클라우드 컴퓨팅의 통합으로 인해 다음과 같은 변화가 일어나고 있습니다.
AI 에이전트는 더 이상 단순한 챗봇이 아니라 자율적인 문제 해결사입니다. 도구를 호출하고 워크플로를 조율하며 사용자를 대신하여 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 능력은 엄청난 가치를 창출할 수 있지만, 동시에 어려운 문제를 제기하기도 합니다.
AI 기반 애플리케이션을 제공할 때 중요한 개발 고려 사항은 데이터 저장 및 처리입니다. 빠르고 안정적인 데이터 액세스는 AI 기반 기능에 매우 중요하며, 우수한 사용자 경험의 핵심입니다. 클라우드 전용 데이터베이스는 빠른 속도가 필요한 고정 위치 앱에 적합합니다.
2025년의 일반적인 AI 에이전트 애플리케이션에는 일반적으로 다음이 포함됩니다: 클라우드 호스팅 LLM 검색을 위한 벡터 데이터베이스 별도의 운영 데이터베이스 프롬프트 관리 및 도구 관리 도구 관찰 가능성 및 추적 프레임워크 가드레일 각 도구는 문제를 해결합니다. 하지만 종합적으로 보면...
문제: “상태 비저장”이 “설정이 필요 없는”을 의미하지는 않습니다. Couchbase Eventing은 의도적으로 변이에 반응하고, 작업을 수행하고, 종료하는 단기 실행 람다처럼 구축되었습니다. 이 모델은 이벤트 함수가 안전하게 작동하기 전에 일회성 하우스키핑이 필요할 때까지는 깔끔합니다.
개발자 포털에서 NoSQL을 살펴보고, 리소스를 찾아보고, 튜토리얼을 시작하세요.
클릭 몇 번으로 Couchbase를 직접 체험해 보세요. Capella DBaaS는 가장 쉽고 빠르게 시작할 수 있는 방법입니다.
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