ベクトル検索は、直接の一致を必要とせずに、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。.
ベクター検索用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。.
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。
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。
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。.
強力なベクターとGenAIベースのアプリケーションを構築するには、高速で、手頃な価格で、汎用性の高い、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。.
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。
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。.
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。.
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。
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。.
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。
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。
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。
“Couchbase’s new vector search capabilities transforms how we deliver context-aware video discovery for enterprises.”
"Couchbaseのリアルタイム通信データと高同時性クエリは、AIアシスタントアプリケーションのパフォーマンスと安定性を大幅に向上させます。"
「Couchbaseの可用性、パフォーマンス、複製しやすいデータ、セキュリティ、スケーラビリティ、全文検索に満足しています。
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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.
Couchbase supports three primary index types: Hyperscale for billion-scale datasets, Composite for high-speed filtered searches, and Search for hybrid semantic-keyword queries.
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.
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.
