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카우치베이스 + Dify: AI 워크플로우를 위한 고성능 벡터 기능
Couchbase와 Dify.ai의 만남으로 간소화된 AI 애플리케이션 개발을 위한 고성능 벡터 스토리지가 가능해졌습니다.
카우치베이스, 에이전트 개발 가속화를 위해 카펠라 AI 서비스 도입
카우치베이스는 모델 호스팅, 데이터 처리, 실시간 벡터화를 통해 GenAI 에이전트 개발을 간소화하는 AI 서비스 인 카펠라를 공개합니다.
AI 에이전트와 다가오는 관측 가능 데이터의 홍수
Couchbase의 강력한 데이터베이스 솔루션을 사용하여 확장성과 유연성에 중점을 두고 AI 에이전트의 통합 가시성 데이터를 관리하기 위한 솔루션을 살펴보세요.
카우치베이스 벡터 검색으로 엔드투엔드 RAG 애플리케이션 구축하기
카우치베이스 벡터 검색 및 RAG를 사용하여 앱 LLM 기능을 개선하여 비공개 데이터 소스에서 상황에 맞는 응답을 허용합니다.
개념에서 코드까지: Couchbase를 사용한 LLM + RAG
LLM, RAG 및 Couchbase 통합을 사용하여 생성형 AI 추천 엔진을 구축하는 방법을 알아보세요. 개발자를 위한 단계별 가이드입니다.
AI 기반 적응형 앱으로 초개인화 실현
사용자가 기대하는 개인화되고 반응성이 뛰어난 경험을 제공하려면 데이터 아키텍처가 사용자의 선호도에 따라 동적으로 적응할 수 있어야 합니다.
검색 증강 세대(RAG)의 개요
This blog post provides an overview of retrieval-augmented generation, explaining how it's used, how to implement it, and more. Read now at Couchbase.
대규모 언어 모델 설명
이 블로그 게시물에서는 대규모 언어 모델을 정의한 다음, 작동 방식, 사용 사례 및 사용을 시작하는 방법에 대해 자세히 설명합니다. 지금 Couchbase에서 자세히 알아보세요.
2024년 기술 예측: 실시간 데이터, 엣지 AI, 멀티모델 클라우드 데이터베이스가 AI를 효과적으로 수용하는 데 핵심이 될 것입니다.
데이터의 품질, 데이터의 위치, 데이터베이스가 최신 애플리케이션의 새로운 지평을 여는 방법에 초점을 맞춘 2024년 상위 전망
제너레이티브 AI와 카우치베이스의 작동 방식
제너레이티브 AI란 무엇이고, 제너레이티브 AI는 어떻게 작동하며, 카우치베이스는 제너레이티브 AI의 세계에서 어떤 혁신을 이루고 있을까요? 이 블로그 게시물에서 답을 찾아보세요.
