확장 가능한 AI 검색
수십억 규모의 데이터를 위한 하이퍼스케일 벡터 인덱스이며 RAG, 에이전트 및 추천 애플리케이션에 이상적입니다.
1B+
벡터 인덱스
19K
초당 최대 처리량
350x
1B 규모에서 몽고보다 빠른 속도
100x
1B 규모에서 몽고보다 낮은 지연 시간
AI 시대를 위한 설계
Couchbase 8.0 unifies on-premises and cloud data management with massive vector scalability, built-in AI query intelligence, and new enterprise-grade operational controls. It’s the only data platform supporting transactional, analytical, and AI workloads together optimized for both developers and DevOps.
정밀 검색
대규모 데이터의 사전 필터링이 필요한 검색 애플리케이션을 위한 복합 벡터 인덱스입니다.
하이브리드 쿼리
검색 벡터 인덱스는 어휘(키워드)와 시맨틱(벡터) 등 여러 방법을 결합하여 문맥이 풍부한 검색을 제공합니다.
통합 플랫폼
온프레미스, DBaaS, Kubernetes 및 모바일 앱에 임베디드되어 운영됩니다.
Vector Search, Operations, and Security – all upgraded
Couchbase 8.0은 AI 및 기타 중요한 애플리케이션을 대규모로 개발하고 관리하기 위한 주요 개선 사항을 도입합니다. 수십억 개 규모의 벡터 인덱싱부터 새로운 장애 조치 로직과 미사용 암호화까지, 모든 서비스가 더 빠르고 스마트하며 관리하기 쉬워집니다.
탁월한 벡터 확장성 및 유연성
탁월한 정확도, 속도, 지연 시간을 제공하는 10억 개 규모의 벡터. 사용 사례에 맞는 다른 유형도 있습니다.
보안 및 제어 강화
8.0은 미사용 시 즉시 사용 가능한 암호화를 제공합니다.
개발자 속도 향상
8.0에서는 SQL++를 위한 새로운 자연어 기능으로 데이터 쿼리가 더욱 쉬워집니다.
가용성 및 복원력 향상
복제 충돌 해결 및 모바일 동기화 통합이 개선되었습니다.
손쉬운 관리
장애 조치 기능, 쿼리 인사이트 및 SDK 메트릭 가시성이 개선되었습니다.
더 빠르고 스마트한 AI 애플리케이션 개발
Couchbase 8.0을 사용하면 개발자가 그 어느 때보다 빠르게 개념에서 프로덕션 AI로 전환할 수 있습니다. 개발자는 낮은 총소유비용으로 대규모 데이터 세트로 빠른 AI 기반 애플리케이션을 구축하고, 자연어 쿼리로 빠르게 시작하고, 새로운 문제 해결 도구로 빠른 쿼리를 보장할 수 있습니다.
AI 쿼리
자연어를 사용하여 SQL++ 확장 기능으로 쿼리하세요.
유사 검색
개발자가 정의한 동의어로 검색하면 더 스마트한 검색이 가능합니다.
쿼리 분석
기본 제공되는 워크로드 리포지토리 및 성능 인사이트.
프레임워크 통합
널리 사용되는 AI 프레임워크와 호환됩니다.
간소화된 관리 및 보안으로 가동 시간 향상
더욱 스마트한 클러스터 관리, 고급 보안 기능, 동적 리밸런싱, 지속적인 서비스 가용성을 위한 빠른 장애 조치로 운영 효율성을 개선합니다.
보안 및 규정 준수
미사용 시 기본 제공되는 기본 암호화는 데이터를 더 안전하게 보호하고 생활을 더 간편하게 만듭니다.
구성 유연성
노드를 추가하거나 제거하지 않고도 비-KV 서비스를 동적으로 조정하여 리밸런싱 지연을 없앨 수 있습니다.
문제 해결 가시성 향상
SDK 클라이언트 원격 분석에서 정보를 집계하여 엔드투엔드 모니터링을 개선하고 문제를 더 빠르게 해결할 수 있습니다.
SLA 개선
응답이 없는 데이터 노드의 자동 장애 조치로 애플리케이션 가동 시간을 개선합니다. 캐시가 워밍업되는 동안 요청을 처리합니다.
고객의 의견
How to Upgrade to 8.0
Couchbase 8.0에 대한 일반적인 질문
최신 서버 버전과 관련된 가장 일반적인 주제에 대한 빠른 답변을 확인하세요.
하이퍼스케일 벡터 인덱스가 특별한 이유는 무엇인가요?
It supports billions of vectors with millisecond retrieval speeds using a DiskANN-based design.
How does Couchbase handle AI data securely?
미사용 암호화, KMIP 키 관리, 이벤트 모니터링은 데이터 무결성과 규정 준수를 보장합니다.
벡터 검색과 텍스트 검색을 혼합할 수 있나요?
예. 하이브리드 벡터 + 어휘 쿼리에는 검색 벡터 인덱스를 사용합니다.
8.0은 가동 시간을 어떻게 개선하나요?
Automatic failover, rebalancing, and faster startup ensure continuous operations.
카우치베이스 서비스별 변경 사항 목록은 어디에서 볼 수 있나요?
Couchbase 8.0을 검토하여 공지사항 블로그.
하이퍼스케일과 복합 벡터 인덱스의 차이점은 무엇인가요?
하이퍼스케일은 프롬프트가 LLM에 무엇을 물어볼지 예상할 수 없을 때 RAG 스타일의 사용 사례에 도움이 되며, 복합 벡터 인덱스는 사전 필터링 매개변수를 사용해 프롬프트에 포함할 벡터의 범위를 좁힙니다. 두 가지 모두 밀리초 단위의 응답을 제공하므로 RAG 워크플로우가 느려지지 않습니다.
