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

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.

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.

Vector-Search_Hybrid-Search

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.

Vector-Search_RAG-AI

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.

Vector-Search_Fraud-Detection

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.

Vector-Search_Mobile-Vector

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