In the rapidly evolving landscape of generative AI, organizations face a persistent “triple threat”: high latency, unpredictable costs, and the loss of conversational context. Every redundant call to a large language model (LLM) is a missed efficiency opportunity. At Couchbase,...
대부분의 AI 데모는 30초 동안 인상적이지만, "이것을 실제로 어떻게 만들지?"라는 질문은 해결되지 않은 채로 남습니다. 이 데모는 다릅니다. 이 게시물에서는 얼굴을 업로드하는 간단하지만 설득력 있는 멀티모달 AI 앱을 만들어 보겠습니다...
이 글은 Couchbase에서 복합 벡터 인덱싱을 탐구하는 다기능 시리즈의 네 번째 부분입니다. 이전 글을 놓치셨다면 파트 1, 파트 2, 파트 3을 꼭 확인하십시오. 이 시리즈는 다음 내용을 다룰 것입니다. 왜...
액티브피스는 타입스크립트로 작성된 타입 안전 피스 프레임워크를 통해 확장할 수 있도록 설계된 올인원 AI 자동화 시스템입니다. 새로운 Couchbase 커넥터를 통해 이제 Activepieces 워크플로는 Couchbase에서 호스팅되는 클러스터를 포함하여 Couchbase 클러스터에 저장된 데이터에서 작동할 수 있습니다.
데이터 통합과 애플리케이션 통합의 주요 차이점, 각각의 작동 방식, 비즈니스 성과를 최적화하기 위해 언제 사용해야 하는지 알아보세요.
PatientIQ란 무엇이며 왜 구축해야 하나요? PatientIQ는 카우치베이스 카펠라 AI 서비스를 사용하여 구축된 에이전트형 환자 360입니다. 이는 우리가 해결하고자 하는 문제에 대한 솔루션의 한 예입니다. PatientIQ의 시작은 다음과 같습니다.
벡터 스토어란 무엇인가요? 벡터 스토어는 벡터 임베딩을 저장하고 검색하도록 설계된 특수한 유형의 데이터 관리 시스템입니다. 주로 더 큰 시스템 내에 통합되어 있는 경량 라이브러리 또는 기능이라고 생각하시면 됩니다.
Couchbase Flink 커넥터가 0.5.0 버전으로 업데이트되었습니다. Apache Flink는 무제한 및 무제한 데이터 스트림에 대한 상태 저장 연산을 위한 프레임워크이자 분산 처리 엔진입니다. Flink는 모든 일반적인 클러스터 환경에서 실행되고 계산을 수행하도록 설계되었습니다.
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...
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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