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BENCHMARK
Wozu dient die Vektorsuche in einer Datenbank?
Die Vektorsuche liefert Ergebnisse mit den nächsten Nachbarn, ohne dass eine direkte Übereinstimmung erforderlich ist. Text, Bilder, Audio und Video werden in mathematische Repräsentationen umgewandelt und für die semantische Suche oder die Bewältigung von GenAI-Herausforderungen unter Verwendung der Abruf-erweiterte Generierung (RAG) Rahmen. Auf Unternehmensebene wird die Vektorsuche häufig für leistungsstarke Chatbots in natürlicher Sprache, für eine ausgefeilte Suche, die eine hybride Suche mit Bereichs-, Text- und Vektorprädikaten bietet, und für die Datenanalyse zur Erkennung von Ähnlichkeiten und Anomalien verwendet. In Couchbase 8.0 führen wir Hyperscale und Composite Vektorindizes ein, um die RAG-Genauigkeit bei der Skalierung zu verbessern, ohne die Leistung oder die Betriebskosten zu beeinträchtigen.
Lassen Sie sich von diesen Herausforderungen bei der Vektorsuche nicht aufhalten
Komplexität
Es besteht keine Notwendigkeit, eine separate Datenbank für die Vektorsuche zu verwenden, was die Komplexität, die Verwaltung, die Kosten und die Latenzzeit der gesamten Anwendung erhöht.
Latenzzeit
Für die Nutzer ist es wichtig, die Ergebnisse so schnell wie möglich zu erhalten. Zusätzliche Sprünge und schlechte Indizierung beeinträchtigen die Nutzererfahrung.
Sicherheit
Erstellung von GenAI-Apps ohne Einspeisung von Unternehmensdaten in öffentliche Modelle und Bereitstellung von Benutzern genau und aktuell Ergebnisse.
Skalierbarkeit
Couchbase kann nachweislich Milliarden von Vektoren mit Antwortzeiten im Millisekundenbereich verarbeiten, so dass Ihre Anwendung ohne Einschränkungen global skaliert werden kann.
Schlüsselfunktionen der Vektorsuche
Die Entwicklung leistungsfähiger Vektor- und GenAI-basierter Anwendungen erfordert eine leistungsstarke Datenbankplattform mit einer differenzierten Architektur, die schnell, kostengünstig und vielseitig ist.
Eine einzige Plattform für agentenbasierte Anwendungen
Erstellen moderner Anwendungen, die GenAI, RAG und Agenten bei gleichzeitiger Minimierung von Datenschutzbedenken und Latenzzeiten.
Unerreichte Flexibilität bei der Indizierung
Couchbase bietet drei einzigartige Optionen für die Vektorindizierung an, die Ihren Anforderungen an Performance, Recall, Kosten und Abfragen entsprechen.
Leistung in Milliardenhöhe
Couchbase Vektorsuche bietet Millisekundenschnelle Abfragen im großen Maßstab mit einer speicherorientierten Architektur und flexiblen Indexierungsdiensten.
Cloud-to-Edge-Unterstützung
Mit der Vektorsuche in der Cloud und auf dem Gerät erhalten Sie die für GenAI erforderliche Cloud-Skalierung und die Edge-Verarbeitung, die sie effektiv macht.
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
“Couchbase’s new vector search capabilities transforms how we deliver context-aware video discovery for enterprises.”
92%
schnellere Implementierung neuer Funktionen
"Couchbase Echtzeit-Kommunikationsdaten und Abfragen mit hoher Gleichzeitigkeit verbessern die Leistung und Stabilität der KI-Assistenten-Anwendung erheblich."
70M
Dokumente
8K
Operationen pro Sekunde
"Couchbase Search ermöglicht es uns, Kunden Suchergebnisse aus extrem großen Datensätzen sehr effizient zu liefern."
360°
Kundeneinblicke für ihre Kunden
"Wir sind mit der Verfügbarkeit, der Performance, der einfachen Replizierbarkeit der Daten, der Sicherheit, der Skalierbarkeit und der Volltextsuche von Couchbase sehr zufrieden."
>30K
Abfragen pro Minute
<5s
Startzeit der Anwendung
Verwandte Ressourcen erforschen
Einführung in die Vektorsuche
Sehen Sie die Vektor- und Hybridsuche in Aktion
Tests zur Vektorsuche: Couchbase ist 350x schneller als MongoDB im Milliardenmaßstab
Vector search FAQ
Get quick answers to questions about vector search, databases, and more.
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.
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.
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.
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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Mit nur wenigen Klicks können Sie Couchbase in die Praxis umsetzen. Capella DBaaS ist der einfachste und schnellste Weg, um loszulegen.
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