Couchbase est le premier à annoncer la recherche vectorielle à la périphérie, permettant des applications d'IA partout.

Annonce de la prise en charge de LangChain et de LlamaIndex pour une meilleure productivité des développeurs

La plateforme de base de données polyvalente de Couchbase réduit la complexité architecturale afin de créer plus rapidement et plus facilement des applications adaptatives dignes de confiance. 

SANTA CLARA, Californie - 29 février 2024 - Couchbase, Inc. (NASDAQ : BASE), la société de plateforme de base de données en nuage, a présenté aujourd'hui la recherche vectorielle comme une nouvelle fonctionnalité de la plateforme de base de données en nuage Couchbase Capella™ Database-as-a-Service (DBaaS) et Serveur Couchbase pour aider les entreprises à mettre sur le marché une nouvelle classe d'applications adaptatives alimentées par l'IA qui engagent les utilisateurs de manière hyper-personnalisée et contextualisée. Couchbase est la première plateforme de base de données à annoncer qu'elle offrira une recherche vectorielle optimisée pour fonctionner sur site, à travers les clouds, jusqu'aux appareils mobiles et IoT à la périphérie, ouvrant ainsi la voie aux organisations pour exécuter des applications adaptatives partout. 

"L'ajout de la recherche vectorielle à notre plateforme est la prochaine étape pour permettre à nos clients de créer une nouvelle vague d'applications adaptatives, et notre capacité à amener la recherche vectorielle du cloud à la périphérie change la donne", a déclaré Scott Anderson, SVP de la gestion des produits et des opérations commerciales chez Couchbase. "Couchbase saisit cette opportunité en réunissant la recherche vectorielle et l'analyse de données en temps réel sur la même plateforme. Notre approche offre aux clients une architecture de base de données sûre, rapide et simplifiée, polyvalente, en temps réel et prête pour l'IA."

La recherche vectorielle et l'essor des applications adaptatives

Les entreprises s'empressent de créer des applications hyperpersonnalisées, performantes et adaptatives, alimentées par l'IA générative, qui offrent des expériences exceptionnelles à leurs utilisateurs finaux. Les cas d'utilisation les plus courants sont les chatbots, les systèmes de recommandation et la recherche sémantique. Supposons par exemple qu'un client souhaite acheter des chaussures qui s'accordent avec une tenue particulière. Dans ce cas, il peut limiter sa recherche de produits en ligne en téléchargeant une photo de la tenue sur une application mobile, avec le nom de la marque, l'évaluation des clients, la fourchette de prix et la disponibilité dans une zone géographique spécifique. Cette interaction avec une application adaptative implique une recherche hybride comprenant des vecteurs, du texte, des plages numériques, une requête d'inventaire opérationnel et une correspondance géospatiale. 

Alors que de plus en plus d'entreprises intègrent l'intelligence dans des applications qui dialoguent avec de grands modèles de langage (LLM), les capacités de recherche sémantique alimentées par la recherche vectorielle - et augmentées par la génération de recherche augmentée (RAG) - sont essentielles pour maîtriser les hallucinations et améliorer la précision des réponses. Alors que les bases de données vectorielles visent à résoudre les problèmes de traitement et de stockage des données pour les LLM, le fait d'avoir plusieurs solutions autonomes ajoute de la complexité à la pile informatique de l'entreprise et ralentit les performances de l'application. Les capacités polyvalentes de Couchbase éliminent cette friction et offrent une architecture simplifiée pour améliorer la précision des résultats LLM. Couchbase permet également aux développeurs de construire plus facilement et plus rapidement de telles applications avec une seule requête SQL++ utilisant l'index vectoriel, éliminant ainsi le besoin d'utiliser plusieurs index ou produits. 

L'annonce récente par Couchbase de la création d'un service d'information et de conseil en matière de gestion de l'information a été un succès. service en colonneCouchbase, associée à la recherche vectorielle, offre aux clients une approche unique qui permet de réduire les coûts et la complexité. En consolidant les charges de travail au sein d'une plateforme de base de données cloud, Couchbase permet aux équipes de développement de créer plus facilement des applications fiables et adaptatives qui s'exécutent où elles le souhaitent. Avec la recherche vectorielle comme fonctionnalité dans tous les produits Couchbase, les clients gagnent :

• Similitude et recherche hybridequi combine des capacités de recherche textuelle, vectorielle, géographique et géospatiale en un seul outil. 
• RAG pour rendre les applications alimentées par l'IA plus précises, plus sûres et plus opportunes. 
• Amélioration des performances car tous les modèles de recherche peuvent être pris en charge par un seul index, ce qui réduit le temps de réponse. 

Renforcer les intégrations de l'écosystème de l'IA 

Conformément à sa stratégie en matière d'IA, Couchbase élargit son écosystème de partenaires en IA avec LangChain et LlamaIndex afin d'améliorer encore la productivité des développeurs. L'intégration avec LangChain permet une interface API commune pour converser avec une large bibliothèque de LLM. De même, l'intégration de Couchbase avec LlamaIndex offrira aux développeurs encore plus de choix pour les LLM lors de la création d'applications adaptatives. Ces intégrations de l'écosystème accéléreront l'assemblage des requêtes, amélioreront la validation des réponses et faciliteront les applications RAG. 

"La recherche est devenue le moyen prédominant de combiner les données avec les LLM", a déclaré Harrison Chase, PDG et cofondateur de LangChain. "De nombreuses applications basées sur les LLM exigent des données spécifiques à l'utilisateur au-delà de l'ensemble de données d'apprentissage du modèle, en s'appuyant sur des bases de données robustes pour fournir des données supplémentaires et un contexte à partir de différentes sources. Notre intégration avec Couchbase offre aux clients une autre option de base de données puissante pour le stockage vectoriel afin qu'ils puissent plus facilement créer des applications d'IA."

Citations de soutien 

"Nous sommes ravis de voir Couchbase ajouter des capacités vectorielles, et le moment ne pourrait pas être mieux choisi puisque nous mettons en œuvre l'IA et les LLM pour mieux répondre aux besoins des consommateurs", a déclaré Emre Savci, tech lead et ingénieur chez Trendyol. "Depuis que nous travaillons avec Couchbase, nos développeurs sont devenus plus agiles dans la construction et la mise à l'échelle des applications afin d'offrir les meilleures expériences d'achat possibles à nos clients. L'ajout de la recherche vectorielle aidera notre équipe à rendre l'expérience utilisateur encore meilleure et à fournir des résultats de recherche plus précis et plus personnalisés à nos acheteurs."

"La prochaine génération d'applications sera incroyablement avancée, car les entreprises placent l'IA au cœur de leur innovation", déclare Doug Henschen, vice-président et analyste principal chez Constellation Research. "L'IA nécessitant de nouveaux outils et une nouvelle infrastructure pour la prendre en charge, les entreprises cherchent de plus en plus à consolider et à simplifier les piles technologiques et à gérer les coûts. Avec l'ajout de capacités de recherche vectorielle, Couchbase réduit la complexité et offre une plateforme de base de données polyvalente qui répond aux besoins du cloud, de la périphérie et sur site. Cela permettra aux organisations d'en faire plus sur une seule plateforme unifiée afin d'accélérer le développement d'applications adaptatives."

Ces nouvelles fonctionnalités devraient être disponibles au cours du premier trimestre de l'année fiscale 2025 de Couchbase dans Capella et Couchbase Server et en version bêta pour mobile et edge. 

Ressources complémentaires

• Pour plus d'informations sur ces fonctionnalités et d'autres nouveautés de Couchbase Capella et Server, cliquez sur ici. 
• S'inscrire ici pour la version bêta de Couchbase Mobile avec recherche vectorielle.
• Pour en savoir plus sur Couchbase pour la recherche vectorielle, cliquez sur ici. 
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