[태그:] 랭체인
Groq의 빠른 LLM 추론과 Couchbase 벡터 검색의 통합
Groq의 빠른 LLM 추론 기능을 Couchbase Vector Search와 통합하여 효율적인 RAG 앱을 만드세요. OpenAI, Gemini, Ollama와 속도를 비교해 보세요.
개념에서 코드까지: Couchbase를 사용한 LLM + RAG
LLM, RAG 및 Couchbase 통합을 사용하여 생성형 AI 추천 엔진을 구축하는 방법을 알아보세요. 개발자를 위한 단계별 가이드입니다.
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.
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.
트위터 스레드 요약: 인공지능과 함께? 파트 2
대화형 채팅을 위해 트위터에서 가져온 JSON 데이터에 대해 LangChain과 벡터 검색을 사용하고 Couchbase NoSQL 데이터베이스에서 인덱싱하는 Streamlit 앱을 구축하세요.
