Ähnlichkeitssuche, hybride Suche
Ähnlichkeit ist ein leistungsfähiges Werkzeug, aber reale Szenarien erfordern eine hybride Suche über Text, Geostandorte, Bereiche und Betriebsdaten. Mit mehreren Indizierungsoptionen können Entwickler ihre hybride Suchstrategie für optimale Leistung und Relevanz genau abstimmen.
Agentische und RAG-Anwendungen
KI-Agenten werden die Art und Weise, wie Benutzer mit einer Organisation und ihren Daten interagieren, um eine neue Stufe der Raffinesse und des Denkens bereichern. Mit RAG können Teams GenAI-Apps sicherer, genauer und aktueller machen.
Erkennung von Betrug und Anomalien
Durch die Umwandlung von Nutzerverhalten und Transaktionen in Vektoren können diese Muster mit anderen ähnlichen Vektordarstellungen verglichen werden, die auf Betrug hindeuten könnten. Die Vektorsuche eignet sich gut für den Umgang mit hochdimensionalen Daten und den Abgleich von Ähnlichkeiten.
Mobile Vektoranwendungen
Die Ausführung der Vektorsuche in mobilen und eingebetteten Geräten bietet alle Vorteile des Edge Computing, darunter Antwortzeiten im Millisekundenbereich, Zuverlässigkeit, Verfügbarkeit auch ohne Internet ("offline-first"), Einsparungen bei der Bandbreite und vor allem maßgeschneiderte Antworten ohne Beeinträchtigung des Datenschutzes.
Was die Kunden sagen
“Die neuen Vektorsuchfunktionen von Couchbase verändern die Art und Weise, wie wir kontextbewusste Videoentdeckung für Unternehmen anbieten."
"Couchbase Echtzeit-Kommunikationsdaten und Abfragen mit hoher Gleichzeitigkeit verbessern die Leistung und Stabilität der KI-Assistenten-Anwendung erheblich."
"Couchbase Search ermöglicht es uns, Kunden Suchergebnisse aus extrem großen Datensätzen sehr effizient zu liefern."
"Wir sind mit der Verfügbarkeit, der Performance, der einfachen Replizierbarkeit der Daten, der Sicherheit, der Skalierbarkeit und der Volltextsuche von Couchbase sehr zufrieden."
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