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."
Vector search FAQ
Get quick answers to questions about vector search, databases, and more.
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How does Couchbase vector search compare to other databases?
Couchbase is a multimodel platform that combines high-performance vector search with text, geo-spatial, and other search techniques, eliminating the need for a separate, standalone vector database.
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What vector index types does Couchbase support?
Couchbase supports three primary index types: Hyperscale for billion-scale datasets, Composite for high-speed filtered searches, and Search for hybrid semantic-keyword queries.
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Can Couchbase vector search work on mobile and edge devices?
Native support for vector search on mobile devices is available in Couchbase Lite, which enables offline-first vector search on iOS, Android, and IoT platforms.
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How does Couchbase vector search support RAG pipelines?
Couchbase supports RAG pipelines by serving as a dedicated vector store to automate embedding creation and indexing, ensuring LLMs have access to accurate, private enterprise context.
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