Confira os blogs que se enquadram na categoria Pesquisa de vetores. Saiba mais sobre as práticas recomendadas de pesquisa vetorial - interagindo com LLMs de IA e muito mais
Categoria: Pesquisa de vetores
Filtered ANN Search With Composite Vector Indexes
This post kicks off a multi-part series on composite vector indexing in Couchbase. We will start by building intuition, then progressively dive into internals, execution optimizations, and performance. The series will cover: Why composite vector indexes matter, including concepts, terminology,...
Couchbase 8.0: plataforma de dados unificada para aplicativos de IA em hiperescala
O Couchbase 8.0 combina velocidade, escala e flexibilidade em uma única plataforma que é executada em qualquer lugar - no local, no Capella DBaaS ou na borda.
Criando agentes mais inteligentes: Como a pesquisa vetorial impulsiona a inteligência semântica
A pesquisa vetorial tornou-se essencial e o Couchbase está possibilitando essa transformação com a Pesquisa de Texto Completo (FTS) e o Eventing.
Como criei um aplicativo Plant RAG com o Couchbase Vector Search no iOS
Tudo é executado no dispositivo usando a pesquisa vetorial do Couchbase. Não é necessário usar a Internet, nem enviar fotos para servidores, apenas a pura magia da identificação local de plantas.
Banco de dados vetorial vs. banco de dados gráfico: Diferenças e semelhanças
Explore as diferenças e semelhanças entre os bancos de dados vetoriais e gráficos e saiba qual é o melhor para o seu caso de uso desejado.
Apresentando o Couchbase como um armazenamento de vetores no Agno
Essa integração reúne o melhor dos recursos de orquestração de agentes da Agno e o armazenamento vetorial dimensionável e de alto desempenho do Couchbase.
Criação de um fluxo de trabalho simples de agente de viagens com n8n e Couchbase Vector Search
Crie um chatbot para agentes de viagens com o n8n e o Couchbase Vector Search usando pesquisa semântica e automação de fluxo de trabalho.
Liberando o poder do AWS Bedrock com o Couchbase
Neste blog, exploramos como o armazenamento de vetores do Couchbase, quando integrado ao AWS Bedrock, cria uma solução de IA avançada, dimensionável e econômica.
Similaridade semântica com seletividade focada
Descubra como a pré-filtragem seletiva aprimora a pesquisa de similaridade semântica no Couchbase, combinando consultas de vetores e metadados.
Apresentando o Couchbase como um armazenamento de vetores no Flowise
Integre o Couchbase como um armazenamento vetorial de alto desempenho no Flowise. Faça upsert de dados, execute pesquisas vetoriais e crie aplicativos de IA com essa solução sem código.
Ampliação dos recursos do RAG para o Excel com Couchbase, LLamaIndex e Amazon Bedrock
Estenda os recursos de Geração Aumentada de Recuperação (RAG) para o Excel usando Couchbase, LlamaIndex e Amazon Bedrock. Tornar as planilhas pesquisáveis.
Converse com seu histórico do Git, graças ao RAG e ao Couchbase Shell
Transforme seu histórico do Git em uma base de conhecimento pronta para o bate-papo usando o RAG e o Couchbase Shell.
Principais publicações
- Capella AI Services: Build Enterprise-Grade Agents
- Explicação da modelagem de dados: Conceitual, físico, lógico
- Smarter Search With Graph Queries on Document Data
- 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
- O que são Vector Embeddings?
- Armazenamento em coluna vs. armazenamento em linha: Qual é a diferença?
