À quoi sert la recherche vectorielle dans une base de données ?

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.

Ne laissez pas ces défis de la recherche vectorielle vous ralentir

Capacités clés de la recherche vectorielle

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.

Recherche par similarité, recherche hybride

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.

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

Ce que disent les clients

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Mieux comprendre ce qu'est l'intégration et comment la créer et l'utiliser.

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