Ricerca per similarità, ricerca ibrida
La somiglianza è uno strumento potente, ma gli scenari reali richiedono una ricerca ibrida tra testo, geolocalizzazioni, intervalli e dati operativi. Grazie a diverse opzioni di indicizzazione, gli sviluppatori possono regolare con precisione la loro strategia di ricerca ibrida per ottenere prestazioni e rilevanza ottimali.
Applicazioni Agentic e RAG
Gli agenti AI aggiungeranno un nuovo livello di sofisticazione e ragionamento al modo in cui gli utenti interagiranno con un'organizzazione e i suoi dati. Utilizzando il RAG, i team possono rendere le app GenAI più sicure, precise e aggiornate.
Rilevamento di frodi e anomalie
Convertendo il comportamento e le transazioni degli utenti in vettori, questi modelli possono essere confrontati con altre rappresentazioni vettoriali simili che potrebbero indicare una frode. La ricerca vettoriale è efficace nella gestione di dati ad alta densità e nella corrispondenza di similarità.
Applicazioni vettoriali mobili
L'esecuzione di ricerche vettoriali in dispositivi mobili ed embedded offre tutti i vantaggi dell'edge computing, tra cui tempi di risposta al millisecondo, affidabilità, disponibilità anche in assenza di Internet ("offline-first"), risparmio di larghezza di banda e, soprattutto, risposte personalizzate senza compromettere la privacy dei dati.
Cosa dicono i clienti
"Le nuove funzionalità di ricerca vettoriale di Couchbase trasformano il modo in cui forniamo la scoperta di video context-aware per le aziende."
"I dati di comunicazione in tempo reale di Couchbase e le query ad alta concurrency migliorano notevolmente le prestazioni e la stabilità dell'applicazione AI Assistant".
"Couchbase Search ci permette di fornire ai clienti risultati di ricerca da set di dati estremamente grandi in modo molto efficiente".
"Siamo soddisfatti della disponibilità, delle prestazioni, della facilità di replica dei dati, della sicurezza, della scalabilità e della ricerca full-text di Couchbase".
Vector search FAQ
Get quick answers to questions about vector search, databases, and more.
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How does Couchbase vector search compare to other databases?
Couchbase is a multimodel platform that combines high-performance vector search with text, geo-spatial, and other search techniques, eliminating the need for a separate, standalone vector database.
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What vector index types does Couchbase support?
Couchbase supports three primary index types: Hyperscale for billion-scale datasets, Composite for high-speed filtered searches, and Search for hybrid semantic-keyword queries.
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Can Couchbase vector search work on mobile and edge devices?
Native support for vector search on mobile devices is available in Couchbase Lite, which enables offline-first vector search on iOS, Android, and IoT platforms.
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How does Couchbase vector search support RAG pipelines?
Couchbase supports RAG pipelines by serving as a dedicated vector store to automate embedding creation and indexing, ensuring LLMs have access to accurate, private enterprise context.
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