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A cosa serve la ricerca vettoriale in un database?
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 lasciatevi rallentare da queste sfide della ricerca vettoriale
Complessità
Non è necessario utilizzare un database separato per la ricerca vettoriale, che aggiunge complessità, amministrazione, costi e latenza all'intera applicazione.
Latenza
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.
Sicurezza
Costruire app GenAI senza alimentare i dati aziendali con modelli pubblici e consegnare gli utenti accurata e aggiornata risultati.
Scalabilità
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.
Funzionalità chiave di ricerca vettoriale
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.
Piattaforma unica per applicazioni agenziali
Costruire applicazioni moderne, che supportino GenAI, RAG e agenti su scala, riducendo al minimo i problemi di privacy e di latenza.
Flessibilità di indicizzazione senza pari
Couchbase offre tre opzioni di indicizzazione vettoriale per soddisfare le esigenze di prestazioni, richiamo, costi e query.
Prestazioni su scala miliardaria
La ricerca vettoriale di Couchbase offre un recupero al millisecondo su scala con un'architettura memory-first e servizi di indicizzazione flessibili.
Supporto cloud-to-edge
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.
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
“Couchbase’s new vector search capabilities transforms how we deliver context-aware video discovery for enterprises.”
92%
implementazione più rapida di nuove funzionalità
"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".
70M
documenti
8K
operazioni al secondo
"Couchbase Search ci permette di fornire ai clienti risultati di ricerca da set di dati estremamente grandi in modo molto efficiente".
360°
approfondimenti sui clienti per i loro clienti
"Siamo soddisfatti della disponibilità, delle prestazioni, della facilità di replica dei dati, della sicurezza, della scalabilità e della ricerca full-text di Couchbase".
>30K
interrogazioni al minuto
<5s
ora di inizio dell'applicazione
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Vedere la ricerca vettoriale e ibrida in azione
Test di ricerca vettoriale: Couchbase è 350 volte più veloce di MongoDB su scala miliardaria
Vector search FAQ
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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.
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.
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.
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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