- Produits
-
-
Plate-forme
Autogestion
-
Services
Capacités
-
-
-
Pourquoi Couchbase ?
Les développeurs et les entreprises choisissent Couchbase pour leurs applications critiques.
Voir pourquoiMigrer vers Capella
Principales raisons de passer de Server Enterprise Edition à Couchbase Capella
Voir pourquoi
-
-
- Solutions
-
-
Par cas d'utilisation
-
Par secteur d'activité
-
Par besoin d'application
-
-
- Ressources
-
-
Docs populaires
-
Par rôle du développeur
-
Démarrage rapide
-
-
- Entreprise
-
-
A propos de
-
Partenariats
-
Nos services
-
Partenaires : Enregistrer une opération
Prêt à enregistrer une transaction avec Couchbase ?
Communiquez-nous les coordonnées de votre partenaire et plus d'informations sur le prospect que vous enregistrez.
Commencer iciMarriott
Marriott a choisi Couchbase plutôt que MongoDB et Cassandra pour la fiabilité de son expérience client personnalisée.
En savoir plus
-
-
- Tarification
- Essai gratuit
- S'inscrire
- French
- search
Base de données de recherche vectorielle - Solutions évolutives au niveau de l'entreprise
Couchbase's breakthrough vector search features support billion-scale vector storage and search capabilities for applications with incredible performance and accuracy. Multiple vector index type options provide teams with the best results aligned to their use case. Deliver safer AI results with RAG and vector search at a huge scale.
Accélérer la création d'applications agentiques sûres et évolutives grâce aux index vectoriels hyperscalaires
Tests de recherche vectorielle : Couchbase est 350 fois plus rapide que MongoDB à l'échelle du milliard
Créer 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 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
Complexité
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.
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
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.
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.
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.
Flexibilité d'indexation inégalée
Couchbase propose trois options d'indexation vectorielle pour répondre à vos besoins en termes de performance, de rappel, de coût et de requêtes.
Des performances de l'ordre du milliard
La recherche vectorielle Couchbase permet une recherche à l'échelle de la milliseconde grâce à une architecture qui privilégie la mémoire et à des services d'indexation flexibles.
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.
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
“Les nouvelles capacités de recherche vectorielle de Couchbase transforment la façon dont nous proposons aux entreprises la découverte de vidéos en fonction du contexte."
"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.
"Nous sommes satisfaits de la disponibilité, des performances, de la facilité de réplication des données, de la sécurité, de l'évolutivité et de la recherche en texte intégral de Couchbase".
En savoir plus sur les encastrements vectoriels
Mieux comprendre ce qu'est l'intégration et comment la créer et l'utiliser.
Explorer les ressources connexes
Introduction à la recherche vectorielle
Voir la recherche vectorielle et hybride en action
Tests de recherche vectorielle : Couchbase est 350 fois plus rapide que MongoDB à l'échelle du milliard
Commencer à construire
Consultez notre portail pour développeurs afin d'explorer NoSQL, de parcourir les ressources et de commencer à utiliser les tutoriels.
Utiliser Capella gratuitement
Prenez en main Couchbase en quelques clics. Capella DBaaS est le moyen le plus simple et le plus rapide de démarrer.
Prendre contact
Vous souhaitez en savoir plus sur les offres Couchbase ? Laissez-nous vous aider.