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.
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.
Für die Nutzer ist es wichtig, die Ergebnisse so schnell wie möglich zu erhalten. Zusätzliche Sprünge und schlechte Indizierung beeinträchtigen die Nutzererfahrung.
Erstellung von GenAI-Apps ohne Einspeisung von Unternehmensdaten in öffentliche Modelle und Bereitstellung von Benutzern genau und aktuell Ergebnisse.
Couchbase kann nachweislich Milliarden von Vektoren mit Antwortzeiten im Millisekundenbereich verarbeiten, so dass Ihre Anwendung ohne Einschränkungen global skaliert werden kann.
Die Entwicklung leistungsfähiger Vektor- und GenAI-basierter Anwendungen erfordert eine leistungsstarke Datenbankplattform mit einer differenzierten Architektur, die schnell, kostengünstig und vielseitig ist.
Erstellen moderner Anwendungen, die GenAI, RAG und Agenten bei gleichzeitiger Minimierung von Datenschutzbedenken und Latenzzeiten.
Couchbase bietet drei einzigartige Optionen für die Vektorindizierung an, die Ihren Anforderungen an Performance, Recall, Kosten und Abfragen entsprechen.
Couchbase Vektorsuche bietet Millisekundenschnelle Abfragen im großen Maßstab mit einer speicherorientierten Architektur und flexiblen Indexierungsdiensten.
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.
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.
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.
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.
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.
“Die neuen Vektorsuchfunktionen von Couchbase verändern die Art und Weise, wie wir kontextbezogene Videoentdeckungen für Unternehmen bereitstellen.”
"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."
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Couchbase ist eine multimodeale Plattform, die hochleistungsfähige Vektorsuche mit Text-, Geodaten- und anderen Suchtechniken kombiniert und somit den Bedarf an einer separaten, eigenständigen Vektordatenbank überflüssig macht.
Couchbase unterstützt drei primäre Indextypen: Hyperscale für Datensätze im Milliardenbereich, Composite für schnelle gefilterte Suchen und Search für hybride semantisch-keyword-Abfragen.
Native Unterstützung für Vektorsuche auf mobilen Geräten ist in Couchbase Lite verfügbar, was eine Offline-First-Vektorsuche auf iOS, Android und IoT-Plattformen ermöglicht.
Couchbase unterstützt RAG-Pipelines, indem es als dedizierter Vektor-Speicher dient, um die Erstellung und Indizierung von Embeddings zu automatisieren und sicherzustellen, dass LLMs Zugriff auf genauen, privaten Unternehmenskontext haben.
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