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'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.

NEW

ハイパースケール・ベクター・インデックスで安全でスケーラブルなエージェント・アプリの構築を加速する

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ベンチマーク

ベクトル検索テスト：Couchbaseは10億スケールでMongoDBより350倍速い

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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？

Vector search delivers nearest-neighbor results without needing a direct match. Text, images, audio, and video are converted to mathematical representations and used for semantic searching or overcoming GenAI challenges using the 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ます。Couchbase 8.0では、HyperscaleとCompositeベクトルインデックスを導入し、パフォーマンスや運用コストを損なうことなく、スケールでのRAG精度を向上させます。.

ベクターサーチの課題に遅れをとるな

複雑さ

There is no need to use a separate database for vector search, which adds complexity, administration, cost, and latency of the overall app.

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

Couchbaseは、ミリ秒の応答時間で数十億のベクトルを処理することが実証されているため、アプリケーションは制限なくグローバルに拡張できます。.

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ベクトル検索キー機能

Building powerful vector and GenAI-based applications requires a powerful database platform with a differentiated architecture that is fast, affordable, and versatile.

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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比類のないインデックスの柔軟性

Couchbaseはユニークに、パフォーマンス、リコール、コスト、クエリのニーズに合わせて3つのベクトルインデキシングオプションを提供しています。.

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数十億規模のパフォーマンス

Couchbaseのベクトル検索は、メモリファーストアーキテクチャと柔軟なインデックスサービスにより、ミリ秒単位の検索を大規模に提供します。.

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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

類似性は強力なツールですが、実世界のシナリオでは、テキスト、地理的位置、範囲、業務データを横断するハイブリッド検索が必要です。複数のインデックス作成オプションにより、開発者は最適なパフォーマンスと関連性のためにハイブリッド検索戦略を正確に調整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。

カスタマーストーリーを読む

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。