Vektorsuche
Couchbases branchenführende Vektorsuchfunktionen unterstützen die Speicherung und Suche von Vektoren im Milliardenmaßstab für Anwendungen mit unglaublicher Leistung und Genauigkeit. Mehrere Optionen für Vektorindex-Typen bieten Teams die besten Ergebnisse, die auf ihren Anwendungsfall abgestimmt sind. Liefern Sie sicherere KI-Ergebnisse mit RAG und Vektorsuche in großem Maßstab.
Was wird bei einer Datenbank für die Vektorsuche verwendet?
Vektorsuche liefert Nächste-Nachbarn-Ergebnisse ohne direkten Treffer. Text, Bilder, Audio und Video werden in mathematische Darstellungen konvertiert und für die semantische Suche oder zur Bewältigung von KI-Herausforderungen verwendet mit der Retrieval-Augmented Generation (RAG) Framework. Auf Unternehmensebene wird die Vektorsuche üblicherweise für leistungsstarke, natürlichsprachliche Chatbots, ausgefeilte Suchen, die eine hybride Suche kombinieren, die Bereichs-, Text- und Vektorprädikate kombiniert, und für Datenanalysen zur Erkennung von Ähnlichkeiten und Anomalien eingesetzt. In Couchbase 8.0 führen wir Hyperscale- und Composite-Vektorindizes ein, um die RAG-Genauigkeit in großem Maßstab zu verbessern, ohne die Leistung oder die Betriebskosten zu beeinträchtigen.
Lassen Sie sich von diesen Herausforderungen bei der Vektorsuche nicht ausbremsen
Komplexität
Es besteht keine Notwendigkeit, eine separate Datenbank für die Vektorsuche zu verwenden, was Komplexität, Verwaltung, Kosten und Latenz der gesamten Anwendung erhöht.
Latenz
Ergebnisse so schnell wie möglich zu liefern, ist für Benutzer von entscheidender Bedeutung. Zusätzliche Hops und schlechte Indizierung beeinträchtigen das Benutzererlebnis.
Sicherheit
Erstellen Sie KI-Anwendungen, ohne Unternehmensdaten an öffentliche Modelle zu übermitteln, und liefern Sie Ihren Nutzern präzise und aktuelle Ergebnisse.
Skalierbarkeit
Couchbase kann nachweislich Milliarden von Vektoren mit Millisekunden-Antwortzeiten verarbeiten, sodass Ihre Anwendung global und uneingeschränkt skalieren kann.
Ähnlichkeitssuche, Hybridsuche
Ähnlichkeit ist ein mächtiges Werkzeug, aber reale Szenarien erfordern hybride Suche über Text, Geostandorte, Bereiche und Betriebsdaten. Mit mehreren Indexierungsoptionen können Entwickler ihre hybride Suchstrategie präzise abstimmen, um optimale Leistung und Relevanz zu erzielen.
Agentenbasierte und RAG-Apps
KI-Agenten werden die Art und Weise, wie Benutzer mit einer Organisation und deren Daten interagieren, um ein neues Maß an Raffinesse und Argumentationsfähigkeit bereichern. Mit RAG können Teams KI-Anwendungen sicherer, präziser und aktueller machen.
Betrugs- und Anomalieerkennung
Durch die Umwandlung von Benutzerverhalten und Transaktionen in Vektoren können diese Muster mit anderen ähnlichen Vektordarstellungen verglichen werden, die auf Betrug hindeuten könnten. Vektorsuche ist effektiv bei der Verarbeitung von hochdimensionalen Daten und beim Abgleichen von Ähnlichkeiten.
Mobile Vektor-Apps
Die Ausführung von Vektorsuchen auf mobilen und eingebetteten Geräten bietet alle Vorteile des Edge Computing, einschließlich Millisekunden-Reaktionszeiten, Zuverlässigkeit, Verfügbarkeit auch ohne Internetverbindung (“Offline-First”), Bandbreiteneinsparungen und, was am wichtigsten ist, angepasste Antworten, ohne die Datensicherheit zu beeinträchtigen.
Was die Kunden sagen
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“Die neuen Vektorsuchfunktionen von Couchbase verändern die Art und Weise, wie wir kontextbezogene Videoerkennung für Unternehmen bereitstellen.”
Ian Merrington, CTO, Seenit92%
schnellere Implementierung neuer Funktionen
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“Couchbase-Echtzeitkommunikationsdaten und Abfragen mit hoher Nebenläufigkeit verbessern die Leistung und Stabilität der KI-Assistent-Anwendung erheblich.”
Andy Qiu, CEO, Jinmu70M
Dokumente
8K
Operationen pro Sekunde
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"Couchbase Search ermöglicht es uns, Kunden Suchergebnisse aus extrem großen Datensätzen sehr effizient zu liefern."
Brant Burnett, Systemarchitekt, CenterEdge Software360°
Kundenkenntnisse für ihre Kunden
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“Was Couchbase mit SQL++ gemacht hat, war eines der innovativsten Dinge, die in den letzten Jahrzehnten im Datenbankbereich geschehen sind.”
Rechnung Haus, Vizepräsident für Technik, SWARM Engineering400%
schnellere Planungszeit
$1M+
Einsparungen pro Optimierung
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DOKUMENTATION
Einführung in die Vektorsuche
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Vektor- und hybride Suche in Aktion sehen
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RICHTWERT
Vektorsuchtests: Couchbase ist bei Milliarden-Datensätzen 350-mal schneller als MongoDB
Vektor-Suche FAQ
Erhalten Sie schnelle Antworten auf Fragen zu Vektorsuche, Datenbanken und mehr.
Couchbase ist eine multimode Plattform, die leistungsstarke Vektorsuche mit Text-, Geodaten- und anderen Suchtechniken kombiniert und somit die Notwendigkeit einer separaten, eigenständigen Vektordatenbank überflüssig macht.
Couchbase unterstützt drei primäre Indexarten: Hyperscale für Datensätze im Milliardenbereich, Composite für schnelle gefilterte Suchen und Search für hybride semantische Stichwortabfragen.
Native Unterstützung für Vektorsuche auf mobilen Geräten ist in Couchbase Lite verfügbar, was Offline-First-Vektorsuche auf iOS-, Android- und IoT-Plattformen ermöglicht.
Couchbase unterstützt RAG-Pipelines, indem es als dedizierter Vektorspeicher dient, um die Erstellung und Indizierung von Embeddings zu automatisieren und sicherzustellen, dass LLMs Zugriff auf genaue, private Unternehmenskontexte haben.