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Aprimore os aplicativos de aprendizado de máquina (ML) com o Couchbase
Para acelerar o desenvolvimento de aplicativos de ML, anunciamos recentemente maneiras de aproveitar o Capella como uma loja de recursos on-line e off-line em uma única plataforma.
Crie aplicativos RAG de alto desempenho usando o Couchbase Vector Search e o Amazon Bedrock
Aprimore a IA generativa com Retrieval-Augmented Generation usando o Couchbase Capella e o Amazon Bedrock para obter resultados precisos e dimensionáveis.
Acelere o aplicativo de IA RAG com base em Couchbase com NVIDIA NIM/NeMo e LangChain
Desenvolva um aplicativo GenAI interativo com respostas fundamentadas e relevantes usando o RAG baseado no Couchbase Capella e acelere-o usando o NVIDIA NIM/NeMo
Desenvolver aplicativos RAG de alto desempenho com o Couchbase e o Vectorize
As equipes do Couchbase e da Vectorize têm trabalhado arduamente para trazer o poder dos experimentos da Vectorize para o Couchbase Capella.
Principais publicações
- Couchbase 8.0: plataforma de dados unificada para aplicativos de IA em hiperescala...
- Integrar a inferência LLM rápida do Groq com o Couchbase Vector...
- Serviço de modelo Capella: Seguro, escalável e compatível com OpenAI
- Explicação da modelagem de dados: Conceitual, físico, lógico
- O que são modelos de incorporação? Uma visão geral
- Métodos de análise de dados: Técnicas qualitativas versus técnicas quantitativas
- O que são Vector Embeddings?
- Ciclo de vida de desenvolvimento de aplicativos (fases e modelos de gerenciamento)
- O que é análise de dados? Tipos, métodos e ferramentas para pesquisa
