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Pesquisa mais inteligente com consultas de gráfico em dados de documentos
Durante décadas, os desenvolvedores se depararam com um dilema frustrante: escolher a flexibilidade e a escalabilidade de um banco de dados de documentos ou escolher a rica modelagem de relacionamento de um banco de dados de gráficos. Para criar aplicativos que exigissem ambos, como sistemas de detecção de fraudes, mecanismos de recomendação,...
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
- 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
- Ciclo de vida de desenvolvimento de aplicativos (fases e modelos de gerenciamento)
- O que é análise de dados? Tipos, métodos e ferramentas para pesquisa
- Vector Database Use Cases: Search, RAG, and AI Apps
- O que são Vector Embeddings?
- Arquitetura de alta disponibilidade: Requisitos e melhores práticas...
- A importância do pré-processamento de dados no aprendizado de máquina (ML)
