AIサービス
セマンティック検索
ベクターだらけ
インメモリーのスピード
フィーチャーストア
多目的プラットフォーム
人工知能
予測・生成AIの主な使用例
予測的および生成的AIを、自然言語による規約とユーザーに適応する動的機能を備えた超パーソナライズド・アプリケーションに組み込むことで、顧客を喜ばせ、従業員に力を与えます。
RAGベースのアプリケーション
自然言語チャット、検索拡張生成（RAG）でエージェント型アプリケーションを構築する、 LLM非構造化データ正確、安全、タイムリーな情報をユーザーに提供します。
高度な検索と推薦
複雑さを軽減しながら、優れたセマンティック検索とレコメンデーションを提供します。組み合わせる ベクターサーチ 1つのクエリですべての検索ニーズを満たすことができます。低レイテンシーを実現し、アプリ内のデータ結合をなくします。
強力なフィールドサービス・アプリケーション
ビルド モバイルアプリケーション ベクトル検索と予測分析のパワーで、オフラインでも機能します。モバイルアプリの新しい検索方法とエンゲージメントでチームを強化します。
異常検知と不正検知
検出 詐欺行為を避ける Couchbaseのインメモリ速度、柔軟なデータモデル、およびフィーチャーストア機能を使用して、トレンドや異常を即座に発見することによって。
「CouchbaseとMongoを検討しました。Couchbaseのデータセンター間のレプリケーション技術は、特に大規模なワークロードに対して優れていることがわかりました。"
"検索がCouchbaseに統合されたことで、すべてのデータをシームレスに検索し、単一のデータプラットフォームを使用して関連性に基づくインテリジェンスを導き出すことができます"
"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。"
"私たちは、高いパフォーマンス、スケーラビリティ、アップタイムを備えたソリューションを探しました。私たちはすべての要件を組み合わせ、Couchbaseが私たちのためのデータベースであるという結論に達しました。"
人工知能アプリケーション FAQ
アプリやデータベースなどのAIに関する質問に素早くお答えします。
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ベクトル検索とは？
オブジェクト（テキスト、画像、動画）をベクトル（数値の配列）として表現し、類似した数値的特徴によってオブジェクトを照合するデータ検索の手法。
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予測AIと生成AIとは何か？
予測型AIは、過去のデータとリアルタイムの分析に基づいて結果を予測するように設計されている。ジェネレーティブAIは、元のデータを模倣した新しいコンテンツを作成するもので、多くの場合、自然言語による会話を対象とする。
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ジェネレーティブAIに適用可能なユースケースとは？
一般的な使用例としては、超パーソナライズされたコンテンツ生成、チャットボットによるQ&A、エンタープライズサーチの強化、ハイブリッドサーチ、データ分析などがある。
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AIを活用したアプリケーションとは何か？
Agenticやその他のAI搭載アプリケーションは、ユーザー情報、リアルタイムの文脈データ、予測計算、NLP GenAIを組み合わせ、LLMの力で超パーソナライズされた体験を提供します。
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なぜAIに多目的データベースを使うのか？
複数のデータベースを使用すると、複雑さ、待ち時間、費用、管理の負担が増えます。Couchbaseの多目的データベースは、AIアプリ開発を簡素化し、パフォーマンスを向上させ、コストを削減します。
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Couchbaseはなぜ速いのか？
Couchbaseは、インメモリ処理、効率的なインデックス作成、スケーラブルな分散アーキテクチャにより、高いパフォーマンスを提供します。また、データの耐久性を確保し、複雑なSQL++クエリをサポートします。
