Búsqueda por similitud, búsqueda híbrida
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.
Aplicaciones Agentic y RAG
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.
Detección de fraudes y anomalías
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.
Aplicaciones móviles vectoriales
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.
La opinión de los clientes
"Las nuevas capacidades de búsqueda vectorial de Couchbase transforman la forma en que ofrecemos a las empresas el descubrimiento de vídeos en función del contexto".
"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".
"Estamos contentos con la disponibilidad, el rendimiento, la facilidad para replicar datos, la seguridad, la escalabilidad y la búsqueda de texto completo de Couchbase".
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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