Categoria: Pesquisa
Sua alternativa aos SDKs do MongoDB Atlas Device Sync e Atlas Device (anteriormente Realm): Couchbase Mobile
Enquanto o MongoDB encerra o suporte a dispositivos móveis, o Couchbase Mobile oferece uma solução confiável e dimensionável para aplicativos com IA que priorizam o off-line.
O Couchbase Shell (cbsh) chega à versão 1.0: Liberando o poder da pesquisa vetorial e muito mais
O Couchbase lança o Couchbase Shell (cbsh) com pesquisa vetorial avançada para GenAI e interações aprimoradas com o banco de dados
Novos avanços do Couchbase Capella impulsionam o desenvolvimento
Impulsione o desenvolvimento orientado por IA com as atualizações mais recentes da Capella: análise em tempo real, pesquisa vetorial na borda e um nível gratuito para começar rapidamente.
Vector Search na borda com o Couchbase Mobile
O Couchbase Lite é a primeira plataforma de banco de dados com suporte da nuvem à borda para pesquisa vetorial que potencializa aplicativos de IA na nuvem e na borda. Saiba mais aqui.
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.
Um guia passo a passo para preparar dados para a geração aumentada por recuperação (RAG)
Técnicas de coleta, fragmentação e incorporação de dados para geração eficiente de recuperação aumentada (RAG) com Scrapy, Python e modelo BAAI.
Crie aplicativos LLM mais rápidos e baratos com o Couchbase e o LangChain
O pacote LangChain-Couchbase integra a pesquisa vetorial, o cache semântico e o cache de conversação do Couchbase para fluxos de trabalho de IA generativa.
Comece a usar o Couchbase Vector Search em 5 minutos
A pesquisa vetorial e a pesquisa de texto completo são métodos usados para pesquisar em coleções de dados, mas operam de maneiras diferentes e são adequadas a diferentes tipos de dados e casos de uso.
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
Anunciando a disponibilidade geral do SDK C++ para o Couchbase
Esta versão adiciona suporte à linguagem C++ nativa ao nosso conjunto abrangente de bibliotecas SDK em 11 linguagens de programação e representa um marco significativo
Aprimoramento da GenAI para privacidade e desempenho: O futuro da IA personalizada com bancos de dados de vetores de borda
Este artigo se concentra no paradigma de computação centralizada versus computação de borda, explorando por que um banco de dados da nuvem para a borda com capacidade vetorial é o que melhor aborda os desafios de privacidade de dados, desempenho e custo-benefício
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
- Métodos de análise de dados: Técnicas qualitativas versus técnicas quantitativas
- O que são modelos de incorporação? Uma visão geral
- O que são Vector Embeddings?
- Ciclo de vida de desenvolvimento de aplicativos (fases e modelos de gerenciamento)
- A importância do pré-processamento de dados no aprendizado de máquina (ML)
- O que é análise de dados? Tipos, métodos e ferramentas para pesquisa
- Uma análise do Graph RAG em comparação com o Vector RAG
- Arquitetura de alta disponibilidade: Requisitos e melhores práticas...
