使用例
人工知能（AI）の使用例
Move AI agents from pilot to production on Couchbase, the operational data platform for AI.
なぜクチベースなのか
AIがあなたのデータを活用するために必要なすべて
An operational data platform for AI’s biggest challenges. Couchbase simplifies development, manages diverse data, automates RAG pipelines, delivers real-time performance at scale, and governs agents, self-managed or fully managed on Capella.
AIデータプレーン
One governed data layer for agent memory, data access, models, and caching, now fully managed on Capella too.
スケール・パフォーマンス
億単位でもミリ秒の応答 ベクターサーチ. .高精度のリコールで高速スループットを得る。.
Run Anywhere
Fully managed on Capella or self-managed anywhere, with the same APIs, and out to the edge with Couchbase Lite.
RAGオートメーション
Automate ingestion, vectorization, and indexing, with embeddings from your own AWS Bedrock account over AWS PrivateLink.
信頼と代理店
Govern agents with Agent Catalog traces and a managed MCP Server with read-only defaults and scoped API keys.
コスト管理
Cut repeat LLM calls with exact and semantic caching, and pay per token for serverless frontier models.
トップAIユースケース
ハイパーパーソナライズされたアプリケーションで顧客を満足させ、AIエージェントで従業員に力を与え、業務を効率化します。AI向けオペレーショナルデータプラットフォームにより、迅速で質の高い結果を確保し、ハルシネーションを削減します。.
AIエージェント（エージェント＆メモリー）
Give agents persistent memory across sessions and governed data access through MCP, fully managed on Capella or self-managed. Agent Catalog tracks tools, prompts, and traces to govern behavior.
RAGベースのGenAIアプリケーション
Build agentic apps with accurate, timely answers grounded in your corporate data. Generate embeddings over private networking and pick the vector index that fits, up to billion scale.
検索（セマンティック＆ハイブリッド）
優れた検索・推薦システムを構築当社の柔軟なインデックス作成により、以下を組み合わせた高度なハイブリッドクエリが可能になります。 ベクター, ミリ秒単位の応答速度で、テキスト、地理空間、運用データを処理します。.
エッジAI
Run vector search and predictive models on device with Couchbase Lite, so mobile and edge AI apps stay up regardless of connectivity. Sync data from cloud to edge and between devices over Bluetooth.
機械学習
Feed models real-time operational data to spot trends and anomalies and stop fraud as it happens. With Couchbase Operational Insights, self-managed teams can run their own Python models in SQL++ queries.
Surge-ready support and claims triage
Let agents sort, summarize, and draft replies when support or claims queues spike. Serverless frontier models bill per token, and the semantic cache answers repeat questions without a new model call.
お客様の声
-
「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。"
クラウス・モルト, CIO, FICO (100+ AI patents)
<1
msの応答時間
-
“Couchbase で検索を統合することで、この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いたインテリジェンスを引き出すことができます。”
Dave Starling, CTO, Seenit
500K+
保存ビデオ
-
“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る。”
Andy Qiu, CEO, Jinmu
70M
書類
-
“What matters most for enterprise-grade conversational AI agents is that data retrieval is fast, consistent, and seamless.”
Patrick Ferriter, SVP of Product, Agora
<0.5 sec
target per agentic transaction
AI搭載アプリケーション 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。
オブジェクト（テキスト、画像、動画）を以下のように表現するデータ検索の手法。 ベクトル (数字の配列）とオブジェクトは、似たような数値的特徴によってマッチングされる。.
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。
Common use cases include AI agents that act on live data, hyper-personalized content, conversational assistants, enterprise and hybrid search, recommendation systems, and data analysis.
Run it fully managed on Couchbase Capella, where Agent Memory, the MCP Server, and Model Service are operated for you, or self-managed with Couchbase Enterprise on premises, hybrid, or air-gapped.
分散型エージェントインフラストラクチャは、複雑性、レイテンシ、コストを増大させます。Couchbase AIデータプレーンは、メモリ、データアクセス、ガバナンス、キャッシュを統合することで、TCOを削減し、結果を迅速化します。.
Couchbase delivers millisecond performance through a memory-first architecture, three vector index types including Hyperscale, and exact and semantic caching that eliminates redundant LLM calls.
Keep exploring
-
ブログ
Your AI agents are stuck in pilot. It’s a data problem, not a model problem.
-
ビデオ
Couchbase AI データプレーン製品デモ
-
ウェブページ
高速で強力なエンタープライズAIのためのコウチベースAIデータプレーン