使用例
人工知能（AI）の使用例
AIの運用データプラットフォームであるCouchbaseでAIエージェントをパイロットから実用化へ移行.
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
AIの最大課題に対応した運用データプラットフォーム。Couchbaseは開発の簡素化、多様なデータの管理、RAGパイプラインの自動化、大規模なリアルタイムパフォーマンスの提供、およびCapella上で自社管理または完全管理されたエージェントの管理を可能にします。.
AIデータプレーン
エージェントのメモリ、データアクセス、モデル、キャッシュ用の1つのデータ層が新たにCapella上で完全に管理されるようになりました。.
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。.
どこでも実行可能
Capella上で完全に管理されたり、どこでも自社管理されたりできます。APIは同じで、Couchbase Liteでエッジまで拡張できます。.
RAGオートメーション
独自の AWS Bedrock アカウントからのエンベディングを AWS PrivateLink を介して自動的にインジェスト、ベクトル化、インデックス作成が可能になります。.
信頼と代理店
Agent Catalog のトレースを持つガバナントランスポート、および読み取り専用のデフォルト設定とスコープ付き API キーを備えたマネージドMCPサーバー。.
コスト管理
正確なキャッシュ機能と意味的なキャッシュ機能によりLLM呼び出しの繰り返しを削減し、サーバーレスのフロンティアモデルについてはトークン単位で料金を支払うことができます。.
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）
エージェントはセッション全体を通じて永続的なメモリを保持でき、MCP を通じて管理されたデータアクセスを利用できます。この機能は Capella で完全に管理され、またはセルフマネジメントで利用できます。エージェント カタログは、ツール、プロンプト、トレースを追跡して動作を管理します。.
RAGベースのGenAIアプリケーション
企業データに基づいた正確でタイムリーな回答を備えたエージェント型アプリを構築します。プライベートネットワーク上でエンベディングを生成し、最適なベクトルインデックスを選択します。 10億 スケール。.
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
Couchbase Lite を搭載したデバイス上でベクトル検索と予測モデルを実行することで、接続状況に関わらずモバイルおよびエッジAIアプリの稼働が維持されます。クラウドからエッジへ、およびBluetooth経由でデバイス間でのデータ同期が可能になります。.
機械学習
フィードモデルは、トレンドや異常を特定するためにリアルタイムの運用データを提供します。 不正行為が起こるのを阻止する. Couchbase Operational Insights を使用すると、自社管理チームは SQL++ クエリで独自の Python モデルを実行できます。.
サージ対応のサポートとクレームの処理
サポートやクレームのキューが急増した際には、エージェントが回答の整理、要約、作成を行います。サーバーレスのフロンティアモデルはトークン単位で料金が発生し、セマンティック・キャッシュは新しいモデル呼び出しなしで質問を繰り返します。.
お客様の声
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「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（AI特許100件以上）
<1
msの応答時間
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“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。”
デイブ・スターリング、CEO、Seenit
500K+
保存ビデオ
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“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。”
アンディ・チュイ、ジェンムのCEO
70M
書類
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“エンタープライズグレードの会話型AIエージェントにとって最も重要なことは、データの取得が迅速かつ一貫性があり、シームレスであることです。”
アゴラの製品担当上級副社長 パトリック・フェリター
<0.5秒
エージェンティックトランザクションあたりのターゲット
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。
一般的なユースケースには、ライブデータに基づく行動を伴うAIエージェント、パーソナライズされたハイパーコンテンツ、会話型アシスタント、エンタープライズおよびハイブリッド検索、推奨システム、データ分析などが含まれます。.
Couchbase Capella上で完全に管理された環境で実行します。ここでは、Agent Memory、MCP Server、Model Serviceがお客様のために運用されます。または、Couchbase Enterpriseをオンプレミス、ハイブリッド、またはエアギャップ環境で自社で管理することも可能です。.
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はメモリファーストアーキテクチャ、Hyperscaleを含む3種類のベクトルインデックスタイプ、および重複するLLM呼び出しを排除する正確なセマンティックキャッシュにより、ミリ秒単位のパフォーマンスを実現します。.
これからも探求し続けてください
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ブログ
AIエージェントはパイロットモードにいます。これはモデルの問題ではなく、データの問題です。.
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Couchbase AI データプレーン製品デモ
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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