AI 데이터베이스
규모에 맞는 성능
모든 곳에 있는 벡터
RAG 자동화
트러스트 및 에이전트
비용 관리
Artificial Intelligence
주요 AI 사용 사례
고도로 개인화된 애플리케이션으로 고객을 만족시키고, 업무를 간소화하는 AI 에이전트로 직원의 역량을 강화하세요. AI 데이터베이스 플랫폼으로 고품질의 빠른 결과를 보장하고 착오를 줄이세요.
AI 에이전트(에이전트 및 메모리)
상담원 관리(도구, 프롬프트)를 간소화하고 상담원 상호 작용의 흔적을 캡처하여 상담원의 행동을 디버깅하고 관리하여 상담원이 근거 없는 정보에서 벗어나기 시작하면 변경할 수 있습니다.
RAG 기반 GenAI 애플리케이션
기업 데이터를 기반으로 더욱 정확하고 시의적절한 결과를 제공하는 실시간 GenAI를 구축하세요. 벡터 검색 옵션은 고객의 요구에 맞춰 다음과 같은 상황에서도 밀리초 단위의 응답을 제공합니다. 억 규모.
검색(시맨틱 및 하이브리드)
탁월한 검색 및 추천 시스템을 구축하세요. 유연한 인덱싱을 통해 다음을 결합한 정교한 하이브리드 쿼리가 가능합니다. 벡터, 텍스트, 지리공간, 운영 데이터에 밀리초 단위로 응답합니다.
엣지 AI
오프라인에서도 벡터 검색 및 예측 분석으로 모바일 앱을 강화하세요. 클라우드에서 에지까지 벡터 데이터와 AI 모델을 안전하게 동기화하여 팀에 강력한 새 기능을 제공하세요.
머신 러닝
실시간 데이터베이스 플랫폼을 사용하여 트렌드 및 이상 징후 탐지를 위한 머신 러닝 모델을 강화하여 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. 사기 행위 방지.
AI 기반 애플리케이션 FAQ
앱, 데이터베이스 등을 위한 AI에 대한 질문에 대한 빠른 답변을 확인하세요.
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벡터 검색이란 무엇인가요?
객체(텍스트, 이미지, 동영상)가 다음과 같이 표현되는 데이터 검색 기법입니다. 벡터 (숫자 배열)와 객체는 유사한 숫자 특성을 통해 일치합니다.
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예측 및 생성 AI란 무엇인가요?
예측 AI는 과거 데이터와 실시간 분석을 기반으로 결과를 예측하도록 설계되었습니다. 생성 AI는 자연어 대화를 위해 원본 데이터를 모방한 새로운 콘텐츠를 생성합니다.
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제너레이티브 AI의 적용 가능한 사용 사례에는 어떤 것이 있나요?
일반적인 사용 사례로는 초개인화된 콘텐츠 생성, 챗봇 Q&A, 향상된 엔터프라이즈 검색, 추천 시스템, 하이브리드 검색, 데이터 분석 등이 있습니다.
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AI 기반 애플리케이션이란 무엇인가요?
에이전트 및 기타 AI 기반 애플리케이션은 사용자 정보, 실시간 컨텍스트 데이터, 예측 계산, NLP GenAI를 결합하여 LLM의 강력한 기능을 통해 초개인화된 경험을 제공합니다.
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AI에 다목적 데이터베이스를 사용해야 하는 이유는 무엇인가요?
별도의 데이터베이스를 사용하면 복잡성, 지연 시간, 비용이 증가합니다. 유니티 플랫폼은 개발을 간소화하고 TCO를 낮추는 동시에 AI 속도와 정확도를 개선합니다.
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카우치베이스가 왜 그렇게 빠른가요?
Couchbase는 인메모리 처리, 고효율 인덱싱, 확장 가능한 분산 아키텍처를 통해 실시간 성능을 제공합니다. 또한 데이터 내구성을 보장하고 복잡한 SQL++ 쿼리를 지원합니다.
