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¿Para qué sirve la búsqueda vectorial en una base de datos?
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 deje que estos retos de búsqueda de vectores le frenen
Complejidad
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.
Latencia
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.
Seguridad
Construir aplicaciones GenAI sin alimentar los datos corporativos a modelos públicos y entregar a los usuarios precisa y actualizada resultados.
Escalabilidad
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.
Funciones clave de búsqueda vectorial
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.
Plataforma única para aplicaciones agénticas
Crear aplicaciones modernas compatibles con GenAI, RAG y agentes a escala, minimizando al mismo tiempo los problemas de privacidad y latencia.
Flexibilidad de indexación inigualable
Couchbase ofrece de forma única tres opciones de indexación vectorial para adaptarse a tus necesidades de rendimiento, recuperación, coste y consulta.
Rendimiento a escala de miles de millones
La búsqueda vectorial de Couchbase ofrece recuperación en milisegundos a escala con una arquitectura que prioriza la memoria y servicios de indexación flexibles.
Soporte de nube a borde
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.
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
“Couchbase’s new vector search capabilities transforms how we deliver context-aware video discovery for enterprises.”
92%
implementación más rápida de nuevas funciones
"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".
70M
documentos
8K
operaciones por segundo
"Couchbase Search nos permite ofrecer resultados de búsqueda de clientes a partir de conjuntos de datos extremadamente grandes de forma muy eficiente".
360°
información para sus clientes
"Estamos contentos con la disponibilidad, el rendimiento, la facilidad para replicar datos, la seguridad, la escalabilidad y la búsqueda de texto completo de Couchbase".
>30K
consultas por minuto
<5s
hora de inicio de la aplicación
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Vea en acción la búsqueda vectorial e híbrida
Pruebas de búsqueda vectorial: Couchbase es 350 veces más rápido que MongoDB a escala de mil millones
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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