Búsqueda vectorial
Las innovadoras funciones de búsqueda vectorial de Couchbase admiten el almacenamiento y la búsqueda de vectores a escala de miles de millones con capacidades para aplicaciones de increíble rendimiento y precisión. Múltiples opciones de tipos de índices vectoriales brindan a los equipos los mejores resultados alineados con su caso de uso. Ofrezca resultados de IA más seguros con RAG y búsqueda vectorial a gran escala.
La búsqueda vectorial se utiliza en una base de datos para encontrar elementos similares a un elemento dado, basándose en la proximidad de sus representaciones vectoriales (embeddings). Esto es especialmente útil para: * **Búsqueda semántica:** Encontrar documentos, imágenes, audio o cualquier otro tipo de dato que tenga un significado similar a una consulta, incluso si no comparten las mismas palabras clave. * **Sistemas de recomendación:** Sugerir productos, contenido o contactos a los usuarios basándose en sus preferencias o en el comportamiento de otros usuarios. * **Detección de anomalías:** Identificar patrones inusuales o datos que se desvían significativamente de la norma. * **Agrupación (Clustering):** Organizar datos en grupos de elementos similares. * **Reconocimiento de imágenes y objetos:** Encontrar imágenes que contengan objetos o escenas similares a una imagen de consulta. * **Procesamiento de lenguaje natural (PLN):** Comprender y procesar el lenguaje humano de manera más efectiva, permitiendo tareas como la respuesta a preguntas, el resumen de texto y la traducción.
La búsqueda vectorial ofrece resultados de vecinos 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 desafíos de inteligencia artificial utilizando el marco de generación aumentada por recuperación. A nivel empresarial, la búsqueda vectorial se usa comúnmente para chatbots potentes con lenguaje natural, búsquedas sofisticadas que ofrecen una búsqueda híbrida combinando rangos, texto y predicados vectoriales, y análisis de datos para detectar similitudes y anomalías. En Couchbase 8.0, introducimos índices vectoriales Hyperscale y Compuestos para mejorar la precisión de RAG a escala sin afectar el rendimiento o el costo de las operaciones.
No dejes que estos desafíos de búsqueda vectorial te detengan
Complejidad
No es necesario usar una base de datos separada para la búsqueda vectorial, lo que añade complejidad, administración, costo y latencia a la aplicación general.
Latencia
Devolver resultados lo más rápido posible es fundamental para los usuarios. Saltos adicionales y una indexación deficiente arruinan la experiencia del usuario.
Seguridad
Crea aplicaciones de IA sin alimentar modelos públicos con datos corporativos y ofrece a los usuarios resultados precisos y actualizados.
Escalabilidad
Couchbase ha demostrado manejar miles de millones de vectores con tiempos de respuesta en milisegundos, para que tu aplicación pueda escalar globalmente sin límites.
Búsqueda de similitud, búsqueda híbrida
La similitud es una herramienta poderosa, pero los escenarios del mundo real requieren búsquedas híbridas en texto, geolocalizaciones, rangos y datos operativos. Con múltiples opciones de indexación, los desarrolladores pueden ajustar con precisión su estrategia de búsqueda híbrida para un rendimiento y relevancia óptimos.
Aplicaciones Agentic y RAG
Los agentes de IA agregarán un nuevo nivel de sofisticación y razonamiento a la forma en que los usuarios interactúan con una organización y sus datos. Mediante el uso de RAG, los equipos pueden hacer que las aplicaciones de IA sean más seguras, precisas y actualizadas.
Detección de fraude y anomalías
Al convertir el comportamiento y las transacciones del usuario en vectores, esos patrones se pueden comparar con otras representaciones vectoriales similares que podrían indicar fraude. La búsqueda vectorial es eficaz para manejar datos de alta dimensionalidad y la coincidencia de similitudes.
Aplicaciones vectoriales móviles
Ejecutar búsquedas vectoriales en dispositivos móviles y embebidos conlleva todos los beneficios de la computación en el borde, incluyendo tiempos de respuesta de milisegundos, confiabilidad, 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
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“Las nuevas capacidades de búsqueda vectorial de Couchbase transforman la forma en que ofrecemos descubrimiento de video contextual para empresas.”
Ian MerringtonDirector Técnico, Seenit92%
implementación más rápida de nuevas funciones
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“Los datos de comunicaciones en tiempo real y las consultas de alta concurrencia de Couchbase mejoran enormemente el rendimiento y la estabilidad de la aplicación de Asistente de IA.”
Andy Qiu, CEO, Jinmu70M
documentos
8K
operaciones por segundo
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"Couchbase Search nos permite ofrecer resultados de búsqueda de clientes a partir de conjuntos de datos extremadamente grandes de forma muy eficiente".
Brant Burnett, Arquitecto de sistemas, CenterEdge Software360°
perspectivas del cliente para sus clientes
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“Lo que Couchbase ha hecho con SQL++ ha sido una de las cosas más innovadoras hechas en el espacio de las bases de datos en décadas.”
Bill HouseVicepresidente de Ingeniería, SWARM Engineering400%
tiempo de planificación más rápido
$1M+
ahorro por optimización
Recursos relacionados
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DOCUMENTACIÓN
Introducción a la búsqueda vectorial
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VÍDEO
Ver la búsqueda vectorial e híbrida en acción
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PUNTO DE REFERENCIA
Pruebas de búsqueda vectorial: Couchbase es 350 veces más rápido que MongoDB a escala de mil millones
Preguntas frecuentes sobre búsqueda vectorial
Obtén respuestas rápidas a preguntas sobre búsqueda vectorial, bases de datos y más.
Couchbase es una plataforma multimodal que combina búsqueda vectorial de alto rendimiento con técnicas de búsqueda de texto, geoespaciales y otras, eliminando la necesidad de una base de datos vectorial separada e independiente.
Couchbase admite tres tipos de índices principales: Hyperscale para conjuntos de datos a escala de miles de millones, Compuesto para búsquedas filtradas de alta velocidad y Búsqueda para consultas híbridas semánticas-por palabra clave.
El soporte nativo para búsqueda vectorial en dispositivos móviles está disponible en Couchbase Lite, lo que permite la búsqueda vectorial "offline-first" en plataformas iOS, Android y IoT.
Couchbase soporta flujos de trabajo RAG al funcionar como un almacén vectorial dedicado para automatizar la creación e indexación de incrustaciones, garantizando que los LLM tengan acceso a un contexto empresarial preciso y privado.