What is Couchbase Vector Search?

Couchbase Vector Search is an AI-powered search capability that enables similarity-based queries on high-dimensional data, making it ideal for AI applications, recommendation engines, and large-scale information retrieval.

How does vector search work in NoSQL databases?

Vector search in NoSQL databases uses mathematical embeddings to compare data points based on similarity rather than exact matches, making it useful for applications like image recognition, natural language processing, and recommendation systems.

What are the benefits of Couchbase Vector Search?

Couchbase Vector Search provides fast and scalable similarity searches, enabling AI-driven applications to process high-dimensional data efficiently. It integrates seamlessly with NoSQL databases and supports multimodal AI workflows.

Can Couchbase Vector Search be integrated with existing applications?

Yes, Couchbase Vector Search is designed to integrate seamlessly with existing applications, offering easy deployment and compatibility with AI and machine learning models.

What are common use cases for vector search?

Vector search is commonly used in AI-driven applications such as recommendation engines, image and video recognition, fraud detection, NLP (Natural Language Processing), and real-time data retrieval for personalized experiences.

ベクトル検索データベース - 拡張性の高いエンタープライズレベルのソリューション

Couchbaseのベクトル検索は、アプリケーションに強力な自然言語検索機能を提供し、ユーザーがテキスト、画像などを横断して高度な検索を実行できるようにするとともに、スケーラビリティ、セキュリティ、AIツールとのシームレスな統合を実現する。

NEW

Capella AI Servicesで安全でスケーラブルなエージェント型アプリの構築を加速

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インテグレーションの最新情報

LangChainでAI搭載アプリのためにCouchbaseを統合する

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製品

インターネットなしで動作するモバイルGenAIアプリを構築する。

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データベースでのベクトル検索とは？

ベクトル検索は、直接一致しなくても、最近傍の結果を提供する。テキスト、画像、音声、動画は数学的表現に変換され、意味検索やGenAIの課題克服に使用されます。検索補強世代（RAG）フレームワーク企業レベルでは、ベクトル検索は、強力な自然言語チャットボット、範囲、テキスト、ベクトル述語を組み合わせたハイブリッド検索を提供する洗練された検索、類似性や異常を発見するデータ分析に一般的に使用されている。

ベクターサーチの課題に遅れをとるな

複雑さ

ベクター検索に別のデータベースを使用する必要がないため、アプリ全体の複雑さ、管理、コスト、待ち時間が増加する。

レイテンシー

できるだけ早く結果を返すことは、ユーザーにとって非常に重要です。余分なホップや貧弱なインデックス作成はユーザーエクスペリエンスを損ないます。

セキュリティ

企業データを公開モデルに供給することなくGenAIアプリを構築し、ユーザーに届ける正確かつ最新の結果だ。

スケーラビリティ

アプリが実世界に進出する際に、アーキテクチャーが不要になります。ミリ秒単位のレスポンスタイムでグローバルにスケールするベクターデータベースソリューションを選択しましょう。

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ベクトル検索キー機能

強力なベクトルとGenAIベースのアプリケーションを構築するには、高速、手頃な価格、汎用性があり、SQLのように簡単な差別化されたアーキテクチャを持つ強力なデータベースプラットフォームが必要です。Couchbaseは、開発者がベクトル検索を使用し、人工知能エコシステムを活用するためにLangChainとLlamaIndexと協力してアプリを構築するのに役立ちます。

エージェント・アプリケーションのための単一プラットフォーム

最新のアプリケーションを構築し、GenAI、RAGをサポートする。エージェントプライバシーの懸念と待ち時間を最小限に抑えながら、大規模に。

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実戦のためのハイブリッド・サーチ

サポートベクター、フルテキストまた、1つのSQLクエリーと1つのインデックスで、範囲、述語、ジオロケーションを、低レイテンシーで実世界のユースケースに対応します。

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高い拡張性

Couchbaseの業界をリードする価格性能と、検索およびインデックスサービスをあらゆる規模に柔軟に拡大できる能力をご活用ください。

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クラウド・トゥ・エッジ対応

クラウドとオンデバイスでのベクトル検索により、GenAIに必要なクラウドスケールと、それを効果的にするエッジ処理を得ることができる。

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類似検索、ハイブリッド検索

類似性は、ユーザーが製品や情報を見つけるための強力なツールですが、多くの実世界のシナリオでは、ユーザーは、テキスト、地理的位置、範囲のような様々な方法で検索し、運用データも含めることを望んでいます。Couchbaseは、開発者がユーザーを喜ばせるために強力な検索機能を構築することができます。

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AgenticとRAGアプリ

AIエージェントは、ユーザが組織やそのデータとどのように相互作用するかに、新たなレベルの洗練性と推論を追加します。RAGを使用することで、チームはGenAIアプリをより安全で、より正確で、最新のものにすることができます。

AIエージェントについて学ぶ

不正および異常検知

ユーザーの行動やトランザクションをベクトルに変換することで、それらのパターンを不正を示す可能性のある他の類似ベクトル表現と比較することができる。ベクトル検索は、高次元データの処理や類似性のマッチングに効果的である。

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モバイルベクターアプリ

モバイル機器や組み込み機器でベクトル検索を実行すると、ミリ秒単位の応答時間、信頼性、インターネットがなくても利用可能（「オフライン・ファースト」）、帯域幅の節約、そして最も重要なことだが、データのプライバシーを損なうことなくカスタマイズされた応答など、エッジコンピューティングのあらゆる利点が得られる。