Couchbase AI Data Plane™ 소개: 에이전트 메모리, 관리된 도구 액세스, 그리고 하나의 플랫폼에서 MCP를 만나보세요. 자세히 알아보기

벡터 검색

쿠버네티스의 획기적인 벡터 검색 기능은 엄청난 성능과 정확성을 갖춘 애플리케이션을 위해 수십억 개의 벡터 저장 및 검색 기능을 지원합니다. 다양한 벡터 인덱스 유형 옵션은 팀에게 사용 사례에 맞는 최상의 결과를 제공합니다. RAG 및 벡터 검색을 대규모로 활용하여 더욱 안전한 AI 결과를 제공하세요.

문서

  • 새로운

    Hyperscale 벡터 인덱스로 안전하고 확장 가능한 에이전트 기반 앱 구축을 가속화하세요

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  • 벤치마크

    벡터 검색 테스트: Couchbase, 10억 규모에서 MongoDB보다 350배 빠름

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  • 제품

    인터넷 없이 작동하는 모바일 AI 앱 구축하기

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데이터베이스에서 벡터 검색은 무엇에 사용됩니까?

벡터 검색은 직접적인 일치 없이도 가장 가까운 이웃 결과를 제공합니다. 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오는 수학적 표현으로 변환되어 의미론적 검색에 사용되거나 다음과 같은 방법을 사용하여 AI 과제를 극복합니다. 검색 증강 생성 (RAG) 프레임워크. 엔터프라이즈 수준에서 벡터 검색은 강력한 자연어 챗봇, 범위, 텍스트.

이러한 벡터 검색 과제가 당신을 늦추게 하지 마세요

복잡성

벡터 검색을 위해 별도의 데이터베이스를 사용할 필요가 없어 앱의 전반적인 복잡성, 관리, 비용 및 지연 시간을 줄일 수 있습니다.

지연

사용자에게 가능한 한 빠르게 결과를 반환하는 것이 중요합니다. 추가적인 홉과 잘못된 색인은 사용자 경험을 해칩니다.

보안

기업 데이터를 공용 모델에 제공하지 않고 AI 앱을 구축하며 사용자에게 정확하고 최신 결과를 제공하세요.

확장성

카우치베이스는 수십억 개의 벡터를 밀리초 응답 시간으로 처리하도록 입증되어, 애플리케이션을 전 세계적으로 무제한 확장할 수 있습니다.

벡터 검색 주요 기능

강력한 벡터 및 AI 기반 애플리케이션을 구축하려면 빠르고 합리적인 가격을 갖추며 다목적으로 활용할 수 있는 차별화된 아키텍처의 강력한 데이터베이스 플랫폼이 필요합니다.

  • 에이전트 애플리케이션을 위한 AI 데이터 플레인

    AI, RAG 및 현대적인 애플리케이션을 구축하세요 에이전트 개인 정보 보호 문제와 지연 시간을 최소화하면서 대규모로.

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  • 탁월한 인덱싱 유연성

    Couchbase는 성능, 검색 정확도, 비용 및 쿼리 요구 사항에 맞춰 고유하게 세 가지 벡터 인덱싱 옵션을 제공합니다.

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  • 수십억 규모의 성능

    메모리 우선 아키텍처와 유연한 인덱싱 서비스를 통해 실시간 AI 컨텍스트를 위한 수십억 개 규모의 벡터 검색.

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  • 클라우드-투-엣지 지원

    클라우드와 온디바이스의 벡터 검색을 통해 AI에 필요한 클라우드 규모와 이를 효과적으로 만드는 엣지 프로세싱을 확보할 수 있습니다.

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유사성은 강력한 도구이지만, 실제 시나리오에서는 텍스트, 지리적 위치, 범위 및 운영 데이터를 아우르는 하이브리드 검색이 필요합니다. 여러 인덱싱 옵션을 통해 개발자는 최적의 성능과 관련성을 위해 하이브리드 검색 전략을 정확하게 조정할 수 있습니다.

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에이전트 및 RAG 앱

AI 에이전트는 사용자가 조직 및 조직의 데이터와 상호 작용하는 방식에 새로운 수준의 정교함과 추론 능력을 더해줄 것입니다. RAG를 활용하면 팀은 AI 애플리케이션을 더욱 안전하고 정확하며 최신 상태로 만들 수 있습니다.

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사기 및 이상 탐지

사용자 행동 및 거래를 벡터로 변환하여, 해당 패턴은 사기를 나타낼 수 있는 다른 유사한 벡터 표현과 비교될 수 있습니다. 벡터 검색은 고차원 데이터 처리 및 유사성 매칭에 효과적입니다.

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모바일 벡터 앱

모바일 및 임베디드 장치에서 벡터 검색을 실행하면 밀리초 응답 시간, 안정성, 인터넷 연결 없이도 사용 가능한 환경(“오프라인 우선”), 대역폭 절약, 그리고 가장 중요하게는 데이터 개인 정보 보호를 침해하지 않으면서 맞춤형 응답과 같은 엣지 컴퓨팅의 모든 이점을 누릴 수 있습니다.

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고객의 의견

  • “쿠어베이스의 새로운 벡터 검색 기능은 기업을 위한 맥락 인식 비디오 검색 제공 방식을 혁신합니다.”

    이안 메링턴, CTO, Seenit

    92%

    새로운 기능의 빠른 구현

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  • “쿠체베이스 실시간 통신 데이터 및 높은 동시성 쿼리는 AI 어시스턴트 애플리케이션의 성능과 안정성을 크게 향상시킵니다.”

    앤디 추, 대표이사, 진무

    70M

    문서

    8K

    초당 작업 수

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  • "카우치베이스 검색을 사용하면 매우 큰 데이터 세트에서 고객 검색 결과를 매우 효율적으로 제공할 수 있습니다."

    브랜트 버넷, 시스템 아키텍트, CenterEdge Software

    360°

    고객 인사이트를 고객에게

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  • “Couchbase가 SQL++로 이룬 성과는 수십 년간 데이터베이스 분야에서 이루어진 가장 혁신적인 일 중 하나였습니다.”

    빌 하우스, 엔지니어링 부사장, SWARM 엔지니어링

    400%

    계획 시간 단축

    $1M+

    최적화 당 절감액

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  • 문서화

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  • 비디오

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  • 벤치마크

    벡터 검색 테스트: Couchbase, 10억 규모에서 MongoDB보다 350배 빠름

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벡터 검색 FAQ

벡터 검색, 데이터베이스 등에 대한 빠른 답변을 얻으세요.

Couchbase는 고성능 벡터 검색 기능을 텍스트, 지리 공간 및 기타 검색 기술과 결합한 멀티모델 플랫폼으로, 별도의 독립형 벡터 데이터베이스가 필요하지 않습니다.

Couchbase는 3가지 주요 인덱스 유형을 지원합니다. 수십억 개 규모 데이터셋을 위한 Hyperscale, 고속 필터링 검색을 위한 Composite, 하이브리드 의미-키워드 쿼리를 위한 Search입니다.

Couchbase Lite는 iOS, Android 및 IoT 플랫폼에서 오프라인 우선 벡터 검색을 지원하는 모바일 장치용 벡터 검색 네이티브 지원을 제공합니다.

쿠어베이스는 전용 벡터 스토어 역할을 하여 임베딩 생성 및 인덱싱을 자동화하고, LLM이 정확하고 비공개적인 엔터프라이즈 컨텍스트에 액세스할 수 있도록 보장함으로써 RAG 파이프라인을 지원합니다.

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