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플로우이즈의 벡터 스토어로 카우치베이스 소개
Flowise의 고성능 벡터 저장소로 Couchbase를 통합하세요. 코드가 필요 없는 이 솔루션으로 데이터를 업서트하고, 벡터 검색을 실행하고, AI 애플리케이션을 구축하세요.
LLM 임베딩 가이드
LLM이 임베딩을 생성하고 사용하여 자연어 처리를 향상하고 검색 관련성을 개선하며 AI 기반 애플리케이션을 활성화하는 방법을 알아보세요.
AI 지원 데이터: Capella의 벡터화 서비스로 임베딩 자동화하기
Capella 벡터화 서비스는 임베딩을 자동화하고, 원활한 시맨틱 검색, RAG 앱, 스마트 데이터 검색을 통해 AI 개발이 더 빠르고 쉬워집니다.
단일 플랫폼, 다용도 카우치베이스: 위치 기반 검색, 지리공간, SQL++ 등
검색, 지리공간, SQL++ 등을 결합하여 복잡한 애플리케이션을 단일 플랫폼에서 간소화하는 Couchbase의 멀티오더에 대해 알아보세요.
단일 플랫폼, 다목적 카우치베이스: 벡터 검색, 지리공간, SQL++ 등
'이것이 무엇인가요?' 데모에서 Couchbase가 어떻게 SQL, 벡터 검색, 지리공간 쿼리를 통합하여 원활한 AI 기반 데이터 액세스를 제공하는지 알아보세요.
임베딩 모델이란 무엇인가요? 개요
이 블로그 게시물에서는 임베딩 모델과 그 용도, 작동 방식, 데이터에 가장 적합한 모델을 선택하는 방법에 대한 개요를 제공합니다.
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.
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.
벡터 임베딩이란 무엇인가요?
이 블로그 게시물에서는 벡터 임베딩과 이를 만드는 방법, 그리고 그 활용에 대해 설명합니다. 여기에서 Couchbase의 벡터 검색 기능 등에 대해 자세히 알아보세요.
