Categoria: Inteligência Artificial (IA)
Agentic RAG Explained
Learn what agentic RAG is, how it differs from traditional RAG, and why autonomous agents improve accuracy, reasoning, and AI workflows.
A Benchmark for Evaluating NL2SQL++ Systems
In the modern data ecosystem, natural language to code capabilities are becoming paramount, with JSON rapidly emerging as the lingua franca for communication with large language models (LLMs). At Couchbase, we work with this knowledge to provide our customers with...
What Is an AI-Powered Recommendation Engine?
Learn how AI recommendation engines work, key algorithms, real-world use cases, and best practices for building scalable, personalized experiences.
Uma visão geral dos modelos de linguagem visual (VLMs)
Saiba o que são modelos de linguagem de visão, como eles funcionam, os principais casos de uso, os desafios e por que eles são importantes para a IA multimodal.
PatientIQ: Criando um Patient 360 no Couchbase
O que é o PatientIQ e por que criá-lo? O PatientIQ é um paciente agêntico 360 construído usando o Couchbase Capella AI Services. É um exemplo de uma solução para um problema que estamos tentando resolver. Para o PatientIQ, tudo começou com...
Uma análise do Graph RAG em comparação com o Vector RAG
Explore as diferenças entre o RAG gráfico e o RAG vetorial, como cada um deles aprimora a geração aumentada por recuperação e qual deles se adapta melhor ao seu caso de uso de IA.
Otimização de sistemas de IA multiagente com o Couchbase
Em uma postagem anterior, Criando fluxos de trabalho de IA multiagente com o Couchbase Capella AI Services, exploramos como os agentes de IA colaborativos podem ser projetados e orquestrados usando o Capella AI Services, o Vector Search e os padrões RAG. À medida que os sistemas de IA passam da experimentação para...
IA no atendimento ao cliente: Benefícios, exemplos e casos de uso
A IA no atendimento ao cliente aumenta a eficiência, a personalização e a satisfação. Explore os principais benefícios, exemplos do mundo real e os principais casos de uso.
O que meus agentes de IA estão fazendo? Como obter insight e controle.
Os agentes de IA não são mais simples chatbots - eles são solucionadores de problemas autônomos. Eles chamam ferramentas, orquestram fluxos de trabalho e podem tomar decisões em nome dos usuários. Esse poder pode gerar um enorme valor, mas também levanta uma questão difícil: quando algo...
Codelab: Criando um agente de IA com os serviços de IA e o catálogo de agentes do Couchbase
Neste CodeLab, você aprenderá a criar um agente de busca de hotéis usando LangChain, Couchbase AI Services e Agent Catalog. Também incorporaremos o Arize Phoenix para observabilidade e avaliação, a fim de garantir que nosso agente tenha um desempenho confiável. Este tutorial leva...
CodeLab: Criando um aplicativo RAG com o Couchbase Capella Model Services e o LangChain
Neste tutorial, você aprenderá a criar um aplicativo de geração aumentada por recuperação (RAG) usando os serviços de IA do Couchbase para armazenar dados, gerar incorporação usando modelos de incorporação e inferência LLM. Criaremos um sistema RAG que: Ingere artigos de notícias de...
Serviços de IA da Capella: Crie agentes de nível empresarial
Agentes de IA prontos para a produção Criar aplicativos de IA agêntica que possam tomar decisões comerciais reais é uma tarefa complexa. Os desenvolvedores muitas vezes se veem fazendo malabarismos com várias ferramentas diferentes para gerenciar diferentes tipos de dados, garantir a privacidade dos dados e manter o controle sobre um ambiente em rápida evolução...
Principais publicações
- O que são modelos de incorporação? Uma visão geral
- Explicação da modelagem de dados: Conceitual, físico, lógico
- Métodos de análise de dados: Técnicas qualitativas versus técnicas quantitativas
- O que é análise de dados? Tipos, métodos e ferramentas para pesquisa
- O que são Vector Embeddings?
- Ciclo de vida de desenvolvimento de aplicativos (fases e modelos de gerenciamento)
- What Is a JSON Database and Why Are They Useful?
- Arquitetura de alta disponibilidade: Requisitos e melhores práticas...
- A importância do pré-processamento de dados no aprendizado de máquina (ML)
