Categoria: Busca Vetorial
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Arquitetura de Banco de Dados Vetorial: O Que os Compradores de Tecnologia Devem Avaliar
A arquitetura de um banco de dados vetorial possui quatro camadas: embeddings, indexação, recuperação e armazenamento. A forma como essas camadas são projetadas e como se integram à sua infraestrutura de dados existente determina se a sua busca por IA, busca semântica,...
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Os Índices Vetoriais Não São Intercambiáveis. A Maioria dos Aplicativos os Trata Como Se Fossem.
A maioria das equipes que desenvolve busca semântica aprende a mesma lição tarde. O que no fim das contas controla a revocação, a latência de consulta e o custo de hardware não é o modelo de incorporação ou qual banco de dados elas escolhem. É a configuração do índice vetorial, que…
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O que é DiskANN? Pesquisa de Vetores em Escala de Bilhões Explicada
Retrieval-augmented generation (RAG), semantic search, and AI agents all depend on one thing: the ability to quickly find the most relevant vectors in a large dataset. As embedding datasets grow from millions to billions…
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Vector Database Use Cases: Search, RAG, and AI Apps
What is a vector database? At a high level, a vector database is a specialized system for storing, managing, and querying data as high-dimensional vectors. Unlike traditional relational databases that store structured data in…
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Build a Celebrity Look-Alike App With Multimodal Vector Search and Couchbase
Most AI demos feel impressive for 30 seconds and then leave one question unanswered: How would you actually build this? This one is different. In this post, we’ll build a simple but compelling multimodal…
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Filtered ANN Search With Composite Vector Indexes (Part 4)
This post is the fourth part of a multi-part series exploring composite vector indexing in Couchbase. If you missed the previous posts, be sure to catch up on Part 1, Part 2 and Part…
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Filtered ANN Search With Composite Vector Indexes (Part 3)
This post is the third part of a multi-part series exploring composite vector indexing in Couchbase. If you missed the previous posts, be sure to catch up on Part 1 and Part 2. The…
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Filtered ANN Search With Composite Vector Indexes (Part 2)
This is the second blog post of a multi-part series exploring composite vector indexing in Couchbase, check out the first post here. The series will cover: Implementation of Composite Vector Indexes GSI uses the…
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Filtered ANN Search With Composite Vector Indexes (Part 1)
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: Smart Grocery…
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Couchbase 8.0: Plataforma de Dados Unificada para Aplicações de IA em Hiperescala
A IA está transformando a forma como construímos e executamos aplicações modernas. De recomendações em tempo real a assistentes baseados em agentes, as equipes precisam de plataformas de dados que acompanhem as novas demandas de desempenho e flexibilidade. É isso que o Couchbase 8.0...
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Construindo Agentes Mais Inteligentes: Como a Busca Vetorial Impulsiona a Inteligência Semântica
A forma como buscamos e interagimos com a informação mudou drasticamente na última década. Os mecanismos de busca tradicionais baseados em palavras-chave já nos serviram bem para encontrar documentos ou respostas, mas os desafios de negócios de hoje exigem muito...
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Como Construí um Aplicativo RAG de Plantas com Busca Vetorial do Couchbase no iOS
Você conhece aquela sensação de quando você vê uma planta bonita na loja, mas não tem ideia de what it is ou de como cuidar dela? Foi exatamente isso que aconteceu comigo na primavera passada...
