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
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.
Como os aplicativos adaptáveis desbloqueiam a inovação em uma nova era de IA
Os aplicativos adaptáveis usam a IA para se adaptar de forma inteligente, dinâmica e automática às circunstâncias em constante mudança e às preferências dos usuários.
Couchbase Capella™ ganha dois prêmios no Stevie American Business Awards 2024
Recentemente, a Couchbase introduziu a pesquisa vetorial no Capella para ajudar as organizações a colocar no mercado uma nova classe de aplicativos que são adaptáveis e envolvem os usuários de forma hiperpersonalizada e contextualizada.
Consultando vetores e coisas que podem dar errado com eles
Para obter as melhores pesquisas vetoriais, você precisa estar ciente das consultas lentas causadas por índices ineficientes, consultas ineficientes ou dados que mudam com frequência, etc.
Principais publicações
- Build a Celebrity Look-Alike App With Multimodal Vector Search an...
- Pesquisa ANN filtrada com índices vetoriais compostos (Parte 4)
- Speed, Context, and Savings: Mastering Caching in the Capella AI...
- 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)
- Pesquisa semântica vs. pesquisa por palavra-chave: Qual é a diferença?
- Uma análise do Graph RAG em comparação com o Vector RAG
