La búsqueda vectorial ofrece resultados más cercanos sin necesidad de una coincidencia directa. El texto, las imágenes, el audio y el video se convierten en representaciones matemáticas y se utilizan para la búsqueda semántica o para superar los retos de GenAI utilizando el marco de generación mejorada por recuperación (RAG). A nivel empresarial, la búsqueda vectorial se utiliza comúnmente para potentes chatbots de lenguaje natural, búsqueda sofisticada que ofrece una búsqueda híbrida que combina predicados de rango, texto y vector, y análisis de datos que detectan similitudes y anomalías. En Couchbase 8.0, introducimos Hyperscale y Composite vector indexes para mejorar la precisión de RAG a escala sin perjudicar el rendimiento o el coste de las operaciones.
No es necesario utilizar una base de datos independiente para la búsqueda vectorial, lo que añade complejidad, administración, costos y latencia a la aplicación en general.
Devolver los resultados lo más rápido posible es fundamental para los usuarios. Los saltos adicionales y una indexación deficiente acaban con la experiencia del usuario.
Cree aplicaciones GenAI sin alimentar datos corporativos a modelos públicos y ofrezca a los usuarios resultados precisos y actualizados.
Couchbase está probado para manejar miles de millones de vectores con tiempos de respuesta de milisegundos, por lo que tu aplicación puede escalar globalmente sin límites.
La creación de potentes aplicaciones basadas en vectores y GenAI requiere una plataforma de base de datos potente con una arquitectura diferenciada que sea rápida, asequible y versátil.
Crear aplicaciones modernas compatibles con GenAI, RAG y agentes a escala, minimizando al mismo tiempo los problemas de privacidad y latencia.
Couchbase ofrece de forma única tres opciones de indexación vectorial para adaptarse a tus necesidades de rendimiento, recuperación, coste y consulta.
Búsqueda vectorial a escala de miles de millones para contexto de IA en tiempo real a gran escala con una arquitectura optimizada para memoria y servicios de indexación flexibles.
Con la búsqueda vectorial en la nube y en el dispositivo, se obtiene la escala en la nube necesaria para GenAI y el procesamiento en los bordes para que sea eficaz.
La similitud es una herramienta poderosa, pero los escenarios del mundo real requieren una búsqueda híbrida a través de texto, geolocalizaciones, rangos y datos operativos. Con múltiples opciones de indexación, los desarrolladores pueden ajustar con precisión su estrategia de búsqueda híbrida para obtener un rendimiento y una relevancia óptimos.
Los agentes de IA añadirán un nuevo nivel de sofisticación y razonamiento a la forma en que los usuarios interactuarán con una organización y sus datos. Con RAG, los equipos pueden hacer que las aplicaciones GenAI sean más seguras, precisas y actualizadas.
Al convertir el comportamiento y las transacciones de los usuarios en vectores, esos patrones pueden compararse con otras representaciones vectoriales similares que podrían indicar fraude. La búsqueda vectorial es eficaz en el manejo de datos de alta dimensión y en la comparación de similitudes.
Ejecutar búsquedas vectoriales en dispositivos móviles e integrados conlleva todas las ventajas de la computación periférica, como tiempos de respuesta de milisegundos, fiabilidad, disponibilidad incluso sin Internet ("offline-first"), ahorro de ancho de banda y, lo más importante, respuestas personalizadas sin comprometer la privacidad de los datos.
“Las nuevas capacidades de búsqueda vectorial de Couchbase transforman la forma en que ofrecemos descubrimiento de video contextual para empresas.”
"Los datos de comunicaciones en tiempo real de Couchbase y la consulta de alta concurrencia, mejoran enormemente el rendimiento y la estabilidad para la aplicación AI Assistant".
"Couchbase Search nos permite ofrecer resultados de búsqueda de clientes a partir de conjuntos de datos extremadamente grandes de forma muy eficiente".
"Lo que Couchbase ha hecho con SQL++ ha sido una de las cosas más innovadoras realizadas en el espacio de las bases de datos en décadas".
Obtén respuestas rápidas a preguntas sobre búsqueda vectorial, bases de datos y más.
Couchbase es una plataforma multimodelo que combina búsqueda vectorial de alto rendimiento con texto, geoespacial y otras técnicas de búsqueda, eliminando la necesidad de una base de datos vectorial separada e independiente.
Couchbase admite tres tipos principales de índices: Hyperscale para conjuntos de datos a escala de miles de millones, Compuesto para búsquedas filtradas de alta velocidad y Búsqueda para consultas híbridas semántico-palabra clave.
El soporte nativo para búsquedas vectoriales en dispositivos móviles está disponible en Couchbase Lite, lo que permite búsquedas vectoriales "offline-first" (primero sin conexión) en plataformas iOS, Android y de IoT.
Couchbase admite flujos de trabajo RAG al actuar como un almacén de vectores dedicado para automatizar la creación e indexación de incrustaciones, garantizando que los LLM tengan acceso a un contexto empresarial preciso y privado.
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