Etiqueta: incorporações
Apresentando o Couchbase como um armazenamento de vetores no Flowise
Temos o prazer de anunciar que o Couchbase agora é oficialmente suportado como um armazenamento vetorial no Flowise, oferecendo aos usuários uma solução avançada e de alto desempenho para gerenciar e recuperar dados vetoriais. Essa nova integração combina os recursos de fluxo de trabalho de IA intuitivos e sem código do Flowise com...
Um guia para LLM Embeddings
Os LLM embeddings são representações numéricas de palavras, frases ou outros dados que capturam o significado semântico, permitindo o processamento eficiente de textos, a pesquisa de similaridade e a recuperação em aplicativos de IA. Eles são gerados por meio de transformações de redes neurais, especialmente usando mecanismos de autoatenção em modelos de transformadores...
Dados prontos para IA: Automatize Embeddings com o Serviço de Vetorização da Capella
O Couchbase Capella lançou uma visualização privada dos serviços de IA! Confira este blog para obter uma visão geral de como esses serviços simplificam o processo de criação de aplicativos e agentes de IA escaláveis e nativos da nuvem. Em nosso blog anterior, demonstramos como...
Plataforma única, Couchbase multiuso: Pesquisa vetorial, geoespacial, SQL++ e muito mais
Há casos de uso que são melhor atendidos por vários tipos de acesso a dados, incluindo SQL, pesquisa vetorial, consultas geoespaciais e acesso de valor-chave. Uma abordagem é combinar/encadear vários sistemas de dados para cada método de acesso. No entanto,...
Couchbase de plataforma única e multiuso: Pesquisa vetorial, geoespacial, SQL++ e muito mais
Há casos de uso que são mais bem atendidos por vários tipos de acesso a dados, incluindo SQL, pesquisa vetorial, consultas geoespaciais e acesso a valores-chave. Uma abordagem é combinar/encadear vários sistemas de dados para cada método de acesso. No entanto, a abordagem do Couchbase...
O que são modelos de incorporação? Uma visão geral
O que são modelos de incorporação? Os modelos de incorporação são um tipo de modelo de aprendizado de máquina projetado para representar dados (como texto, imagens ou outras formas de informação) em um espaço vetorial contínuo e de baixa dimensão. Esses embeddings capturam semelhanças semânticas ou contextuais entre...
Preparação de conjuntos de dados para ajuste fino de modelos de ML: Um guia abrangente
O ajuste fino dos modelos de aprendizado de máquina começa com conjuntos de dados bem preparados. Este guia o orientará sobre como criar esses conjuntos de dados, desde a coleta de dados até a criação de arquivos de instruções. Ao final, você estará equipado com conhecimentos práticos e ferramentas para preparar...
Um guia passo a passo para preparar dados para a geração aumentada por recuperação (RAG)
No mundo atual orientado por dados, a capacidade de coletar e preparar dados com eficiência é crucial para o sucesso de qualquer aplicativo. Não importa se você está desenvolvendo um chatbot, um sistema de recomendação ou qualquer solução orientada por IA, a qualidade e a estrutura dos seus dados podem...
O que são Vector Embeddings?
As incorporações vetoriais são um componente essencial do aprendizado de máquina que converte informações de "alta dimensão", como texto ou imagens, em um espaço vetorial estruturado. Esse processo permite a capacidade de processar e identificar dados relacionados de forma mais eficaz, representando-os como...