La recherche vectorielle permet d'obtenir les résultats les plus proches sans avoir besoin d'une correspondance directe. 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. Dans Couchbase 8.0, nous introduisons les index vectoriels Hyperscale et Composite pour améliorer la précision de la recherche vectorielle à l'échelle sans nuire aux performances ou au coût des opérations.
Il n'est pas nécessaire d'utiliser une base de données distincte pour la recherche vectorielle, ce qui ajoute à la complexité, à l'administration, au coût et à la latence de l'application globale.
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.
Créez des applications GenAI sans alimenter les modèles publics avec des données d'entreprise et offrez aux utilisateurs des résultats précis et à jour.
Couchbase a prouvé sa capacité à gérer des milliards de vecteurs avec des temps de réponse de l'ordre de la milliseconde, ce qui permet à votre application de s'adapter sans limite à l'échelle mondiale.
La création d'applications vectorielles et de GenAI puissantes nécessite une plateforme de base de données puissante dotée d'une architecture différenciée, rapide, abordable et polyvalente.
Construire des applications modernes, supportant GenAI, RAG, et agents à l'échelle, tout en minimisant les problèmes de confidentialité et de latence.
Couchbase propose trois options d'indexation vectorielle pour répondre à vos besoins en termes de performance, de rappel, de coût et de requêtes.
Recherche vectorielle à l'échelle du milliard pour le contexte d'IA en temps réel à grande échelle avec une architecture axée sur la mémoire et des services d'indexation flexibles.
Avec la recherche vectorielle dans le nuage et sur l'appareil, vous bénéficiez de l'échelle du nuage requise pour la GenAI et du traitement en périphérie pour la rendre efficace.
La similarité est un outil puissant, mais les scénarios du monde réel exigent une recherche hybride sur du texte, des géolocalisations, des plages et des données opérationnelles. Grâce aux multiples options d'indexation, les développeurs peuvent ajuster avec précision leur stratégie de recherche hybride pour obtenir des performances et une pertinence optimales.
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.
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.
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.
“Les nouvelles capacités de recherche vectorielle de Couchbase transforment la manière dont nous offrons la découverte vidéo contextuelle pour les entreprises.”
"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.
“Ce que Couchbase a fait avec SQL++ est l'une des choses les plus innovantes réalisées dans le domaine des bases de données depuis des décennies.”
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Couchbase est une plateforme multimodale qui combine la recherche vectorielle haute performance avec des techniques de recherche textuelles, géospatiales et autres, éliminant ainsi le besoin d'une base de données vectorielle distincte et autonome.
Couchbase prend en charge trois types d'index principaux : Hyperscale pour les ensembles de données à l'échelle du milliard, Composite pour les recherches filtrées à haute vitesse, et Search pour les requêtes hybrides sémantiques-mots-clés.
La prise en charge native de la recherche vectorielle sur les appareils mobiles est disponible dans Couchbase Lite, ce qui permet la recherche vectorielle hors ligne en premier lieu sur les plateformes iOS, Android et IoT.
Couchbase prend en charge les pipelines RAG en servant de banque vectorielle dédiée pour automatiser la création et l'indexation d'intégrations, garantissant ainsi que les LLM ont accès à un contexte d'entreprise précis et privé.
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