벡터 검색은 직접 일치하지 않아도 가장 가까운 이웃 결과를 제공합니다. 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오는 수학적 표현으로 변환되어 의미론적 검색에 사용되거나 GenAI의 문제를 극복하는 데 사용됩니다. 검색 증강 생성(RAG) 프레임워크. 엔터프라이즈 수준에서 벡터 검색은 일반적으로 강력한 자연어 챗봇, 범위, 텍스트, 벡터 술어를 결합한 하이브리드 검색을 제공하는 정교한 검색, 유사성 및 이상 징후를 발견하는 데이터 분석에 사용됩니다. Couchbase 8.0에서는 하이퍼스케일 및 복합 벡터 인덱스를 도입하여 성능이나 운영 비용의 저하 없이 대규모로 RAG 정확도를 개선할 수 있습니다.
벡터 검색을 위해 별도의 데이터베이스를 사용할 필요가 없으므로 전체 앱의 복잡성, 관리, 비용, 지연 시간이 증가합니다.
가능한 한 빨리 결과를 반환하는 것은 사용자에게 매우 중요합니다. 추가 홉과 열악한 인덱싱은 사용자 경험을 저하시킵니다.
기업 데이터를 퍼블릭 모델에 제공하지 않고 GenAI 앱을 구축하고 사용자에게 제공 정확하고 최신 결과.
Couchbase는 수십억 개의 벡터를 밀리초 단위의 응답 시간으로 처리하는 것으로 입증되었으므로 애플리케이션을 제한 없이 전 세계로 확장할 수 있습니다.
강력한 벡터 및 GenAI 기반 애플리케이션을 구축하려면 빠르고 저렴하며 다용도로 사용할 수 있는 차별화된 아키텍처를 갖춘 강력한 데이터베이스 플랫폼이 필요합니다.
최신 애플리케이션을 구축하여 GenAI, RAG 및 에이전트 개인 정보 보호 문제와 지연 시간을 최소화하면서 대규모로 사용할 수 있습니다.
카우치베이스는 성능, 리콜, 비용 및 쿼리 요구 사항에 맞는 세 가지 벡터 인덱싱 옵션을 고유하게 제공합니다.
카우치베이스 벡터 검색은 메모리 우선 아키텍처와 유연한 색인 서비스를 통해 대규모로 밀리초 단위의 검색을 제공합니다.
클라우드 및 온디바이스에서 벡터 검색을 사용하면 GenAI에 필요한 클라우드 규모와 효과적인 엣지 프로세싱을 확보할 수 있습니다.
유사성은 강력한 도구이지만 실제 시나리오에서는 텍스트, 지리적 위치, 범위, 운영 데이터 전반에 걸친 하이브리드 검색이 필요합니다. 개발자는 여러 인덱싱 옵션을 통해 최적의 성능과 정확도를 위해 하이브리드 검색 전략을 정밀하게 조정할 수 있습니다.
AI 에이전트는 사용자가 조직 및 데이터와 상호 작용하는 방식에 새로운 수준의 정교함과 추론을 더할 것입니다. 팀은 RAG를 사용하여 GenAI 앱을 더 안전하고 정확하며 최신 상태로 만들 수 있습니다.
사용자 행동과 거래를 벡터로 변환하여 이러한 패턴을 사기를 나타낼 수 있는 다른 유사한 벡터 표현과 비교할 수 있습니다. 벡터 검색은 고차원 데이터와 유사도 매칭을 처리하는 데 효과적입니다.
모바일 및 임베디드 디바이스에서 벡터 검색을 실행하면 밀리초 단위의 응답 시간, 안정성, 인터넷 없이도 가용성("오프라인 우선"), 대역폭 절약, 무엇보다도 데이터 프라이버시 침해 없이 맞춤형 응답 등 엣지 컴퓨팅의 모든 이점을 누릴 수 있습니다.
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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.
