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Base de données de recherche vectorielle - Solutions évolutives au niveau de l'entreprise
La recherche vectorielle de Couchbase offre de puissantes capacités de recherche en langage naturel pour les applications, permettant aux utilisateurs d'effectuer des recherches avancées dans du texte, des images et plus encore, tout en assurant l'évolutivité, la sécurité et l'intégration transparente avec des outils d'IA.
Accélérer la création d'applications agentiques sûres et évolutives avec Capella AI Services
Intégrer Couchbase pour des applications alimentées par l'IA avec LangChain
Créez des applications mobiles GenAI qui fonctionnent sans Internet.
À quoi sert la recherche vectorielle dans une base de données ?
La recherche vectorielle permet d'obtenir les résultats les plus proches, sans qu'une correspondance directe soit nécessaire. Le texte, les images, l'audio et la vidéo sont convertis en représentations mathématiques et utilisés pour la recherche sémantique ou pour surmonter les défis de la GenAI à l'aide de l'outil de recherche vectorielle. le cadre de la génération augmentée par récupération (RAG). Au niveau de l'entreprise, la recherche vectorielle est couramment utilisée pour les puissants chatbots en langage naturel, la recherche sophistiquée qui offre une recherche hybride combinant des prédicats de plage, de texte et de vecteur, et l'analyse de données qui repère les similitudes et les anomalies.
Ne laissez pas ces défis de la recherche vectorielle vous ralentir
Complexité
Il n'est pas nécessaire d'utiliser une base de données distincte pour la recherche vectorielle, ce qui augmente la complexité, l'administration, le coût et la latence de l'application globale.
Temps de latence
Il est essentiel pour les utilisateurs que les résultats soient renvoyés le plus rapidement possible. Des sauts supplémentaires et une mauvaise indexation nuisent à l'expérience de l'utilisateur.
Sécurité
Construire des applications GenAI sans alimenter les modèles publics avec des données d'entreprise et livrer les utilisateurs. précis et actualisé les résultats.
Évolutivité
Évitez de devoir architecturer votre application lorsqu'elle passe dans le monde réel. Choisissez une solution de base de données vectorielle qui évolue globalement avec des temps de réponse de l'ordre de la milliseconde.
Capacités clés de la recherche vectorielle
Le développement d'applications puissantes basées sur la recherche vectorielle et la GenAI nécessite une plateforme de base de données puissante avec une architecture différenciée qui est rapide, abordable, polyvalente et aussi simple que SQL. Couchbase aide les développeurs à créer des applications utilisant la recherche vectorielle et travaillant avec LangChain et LlamaIndex pour tirer parti de l'écosystème de l'intelligence artificielle.
Plate-forme unique pour les applications agentiques
Construire des applications modernes, supportant GenAI, RAG, et agents à l'échelle, tout en minimisant les problèmes de confidentialité et de latence.
Recherche hybride pour le monde réel
Vecteur de soutien, texte intégralLes données de la base de données de l'OMPI, les plages, les prédicats et la géolocalisation avec une seule requête SQL et un seul index, pour des cas d'utilisation du monde réel avec une faible latence.
Hautement modulable
Bénéficiez de la performance de Couchbase en matière de prix et de la capacité à développer de manière flexible les services de recherche et d'indexation à n'importe quelle échelle.
Recherche par similarité, recherche hybride
La similarité est un outil puissant qui permet aux utilisateurs de trouver des produits et des informations, mais dans de nombreux scénarios réels, les utilisateurs souhaitent effectuer des recherches à travers une variété de méthodes, comme le texte, les géolocalisations, les plages, et inclure également des données opérationnelles. Couchbase permet aux développeurs de construire de puissantes fonctionnalités de recherche pour satisfaire les utilisateurs.
Applications Agentic et RAG
Les agents d'IA ajouteront un nouveau niveau de sophistication et de raisonnement à la façon dont les utilisateurs interagiront avec une organisation et ses données. Grâce à RAG, les équipes peuvent rendre les applications GenAI plus sûres, plus précises et plus actuelles.
Détection des fraudes et des anomalies
En convertissant le comportement des utilisateurs et les transactions en vecteurs, ces modèles peuvent être comparés à d'autres représentations vectorielles similaires susceptibles d'indiquer une fraude. La recherche vectorielle est efficace pour traiter des données à haute dimension et pour comparer des similitudes.
Applications mobiles vectorielles
L'exécution d'une recherche vectorielle dans des appareils mobiles et embarqués présente tous les avantages de l'informatique de pointe : temps de réponse de l'ordre de la milliseconde, fiabilité, disponibilité même sans Internet ("offline-first"), économies de bande passante et, surtout, réponses personnalisées sans compromettre la confidentialité des données.
Ce que disent les clients
"Grâce à la recherche intégrée dans Couchbase, nous pouvons rechercher toutes ces données de manière transparente et en tirer des informations basées sur la pertinence à l'aide d'une seule plateforme de données.
"Les données de communication en temps réel de Couchbase et les requêtes à haute concurrence améliorent considérablement les performances et la stabilité de l'application de l'assistant d'intelligence artificielle.
"Couchbase Search nous permet de fournir très efficacement des résultats de recherche aux clients à partir d'ensembles de données extrêmement volumineux.
"Couchbase est une valeur sûre. Nous obtenons plus de fonctionnalités, nous gagnons du temps et nous dépensons moins d'argent, tout cela en même temps.
En savoir plus sur les encastrements vectoriels
Mieux comprendre ce qu'est l'intégration et comment la créer et l'utiliser.
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