유사 검색, 하이브리드 검색
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.
에이전트 및 RAG 앱
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.
사기 및 이상 징후 탐지
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 벡터 앱
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.
고객의 의견
Vector search FAQ
Get quick answers to questions about vector search, databases, and more.
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How does Couchbase vector search compare to other databases?
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.
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What vector index types does Couchbase support?
Couchbase supports three primary index types: Hyperscale for billion-scale datasets, Composite for high-speed filtered searches, and Search for hybrid semantic-keyword queries.
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Can Couchbase vector search work on mobile and edge devices?
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.
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How does Couchbase vector search support RAG pipelines?
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.
