La ricerca vettoriale fornisce i risultati più vicini senza bisogno di una corrispondenza diretta. Testi, immagini, audio e video vengono convertiti in rappresentazioni matematiche e utilizzati per la ricerca semantica o per superare le sfide della GenAI utilizzando il sistema di ricerca vettoriale. struttura di generazione aumentata dal reperimento (RAG). A livello aziendale, la ricerca vettoriale è comunemente utilizzata per chatbot potenti e in linguaggio naturale, per ricerche sofisticate che offrono una ricerca ibrida che combina predicati di intervallo, testo e vettoriali e per l'analisi dei dati che individua somiglianze e anomalie. In Couchbase 8.0, introduciamo gli indici vettoriali Hyperscale e Composite per migliorare l'accuratezza della RAG su scala senza compromettere le prestazioni o il costo delle operazioni.
Non è necessario utilizzare un database separato per la ricerca vettoriale, che aggiunge complessità, amministrazione, costi e latenza all'intera applicazione.
La restituzione dei risultati il più velocemente possibile è fondamentale per gli utenti. I salti in più e l'indicizzazione scadente compromettono l'esperienza dell'utente.
Costruisci app GenAI senza alimentare dati aziendali a modelli pubblici e offri agli utenti risultati accurati e aggiornati.
È dimostrato che Couchbase è in grado di gestire miliardi di vettori con tempi di risposta di un millisecondo, per cui la vostra applicazione può scalare a livello globale senza limiti.
La creazione di potenti applicazioni basate su vettori e GenAI richiede una potente piattaforma di database con un'architettura differenziata che sia veloce, conveniente e versatile.
Costruire applicazioni moderne, che supportino GenAI, RAG e agenti su scala, riducendo al minimo i problemi di privacy e di latenza.
Couchbase offre tre opzioni di indicizzazione vettoriale per soddisfare le esigenze di prestazioni, richiamo, costi e query.
Ricerca vettoriale su scala miliardi per un contesto AI in tempo reale e su larga scala con un'architettura memory-first e servizi di indicizzazione flessibili.
Con la ricerca vettoriale nel cloud e sul dispositivo, si ottiene la scala del cloud necessaria per GenAI e l'elaborazione edge per renderla efficace.
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.
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.
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.
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.
“Le nuove capacità di ricerca vettoriale di Couchbase trasformano il modo in cui forniamo la scoperta di video contestuale 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".
“Quello che Couchbase ha fatto con SQL++ è una delle cose più innovative realizzate nel settore dei database da decenni a questa parte”.”
Ottieni risposte rapide su ricerca vettoriale, database e altro ancora.
Couchbase è una piattaforma multimodale che combina la ricerca vettoriale ad alte prestazioni con tecniche di ricerca testuale, geospaziali e altre, eliminando la necessità di un database vettoriale separato e autonomo.
Couchbase supporta tre tipi primari di indici: Hyperscale per set di dati su scala miliardaria, Composite per ricerche filtrate ad alta velocità e Search per query ibride semantico-keyword.
Il supporto nativo per la ricerca vettoriale su dispositivi mobili è disponibile in Couchbase Lite, che consente la ricerca vettoriale offline-first su piattaforme iOS, Android e IoT.
Couchbase supporta le pipeline RAG fungendo da vector store dedicato per automatizzare la creazione e l'indicizzazione degli embedding, garantendo che gli LLM abbiano accesso a un contesto aziendale accurato e privato.
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Per iniziare a lavorare con Couchbase bastano pochi clic. Capella DBaaS è il modo più semplice e veloce per iniziare.
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