Busca Vetorial
Os recursos de busca vetorial inovadores do Couchbase suportam armazenamento e busca de vetores em escala de bilhão para aplicações com desempenho e precisão incríveis. Múltiplas opções de tipos.
Para que serve a pesquisa vetorial em um banco de dados?
A busca vetorial entrega resultados de vizinhos mais próximos sem precisar de uma correspondência exata. Texto, imagens, áudio e vídeo são convertidos em representações matemáticas e usados para busca semântica ou para superar desafios de IA usando o estrutura de geração aumentada por recuperação (RAG). Em nível empresarial, a busca por vetores é comumente usada para chatbots poderos.
Não deixe que esses desafios de busca vetorial te atrasem
Complexidade
Não há necessidade de usar um banco de dados separado para busca vetorial, o que adiciona complexidade, administração, custo e latência para o aplicativo geral.
Latência
Retornar resultados o mais rápido possível é crucial para os usuários. Saltos extras e indexação ruim matam a experiência do usuário.
Segurança
Construa aplicativos de IA sem alimentar modelos públicos com dados corporativos e entregue aos usuários resultados precisos e atualizados.
Escalabilidade
O Couchbase já provou ser capaz de processar bilhões de vetores com tempos de resposta na ordem de milissegundos, permitindo que sua aplicação se expanda globalmente sem limites.
Busca por similaridade, busca híbrida
A similaridade é uma ferramenta poderosa, mas cenários do mundo real exigem busca híbrida entre texto, geolocalizações, intervalos e dados operacionais. Com várias opções de indexação, os desenvolvedores podem ajustar precisamente sua estratégia de busca híbrida para obter desempenho e relevância ideais.
Aplicativos Agênticos e RAG
Os agentes de IA adicionarão um novo nível de sofisticação e raciocínio à forma como os usuários interagem com uma organização e seus dados. Usando RAG, as equipes podem tornar os aplicativos de IA mais seguros, precisos e atualizados.
Detecção de fraude e anomalia
Ao converter o comportamento e as transações do usuário em vetores, esses padrões podem ser comparados a outras representações vetoriais semelhantes que podem indicar fraude. A busca vetorial é eficaz no tratamento de dados de alta dimensionalidade e na correspondência de similaridade.
Aplicativos móveis de vetores
Executar busca vetorial em dispositivos móveis e embarcados traz todos os benefícios da computação de ponta, incluindo tempos de resposta de milissegundos, confiabilidade, disponibilidade mesmo.
O que os clientes estão dizendo
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“Os novos recursos de pesquisa vetorial da Couchbase transformam a forma como oferecemos a descoberta de vídeos com reconhecimento de contexto para empresas.”
Ian Merrington, CTO, Seenit92%
implementação mais rápida de novos recursos
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“Os dados de comunicação em tempo real e a consulta de alta concorrência do Couchbase melhoram significativamente o desempenho e a estabilidade do aplicativo de Assistente de IA.”
Andy Qiu, CEO da Jinmu70M
documentos
8K
operações por segundo
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"O Couchbase Search nos permite fornecer resultados de pesquisa de clientes a partir de conjuntos de dados extremamente grandes com muita eficiência."
Brant Burnett, Arquiteto de Sistemas, CenterEdge Software360°
insights do cliente para seus clientes
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“O que a Couchbase fez com o SQL++ foi uma das iniciativas mais inovadoras do setor de bancos de dados nas últimas décadas.”
Projeto de lei da Câmara, Vice-presidente de engenharia, SWARM Engineering400%
menor tempo de planejamento
$1M+
economia por otimização
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DOCUMENTAÇÃO
Introdução à pesquisa em vetores
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Veja a busca vetorial e híbrida em ação
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REFERÊNCIA
Testes de pesquisa vetorial: o Couchbase é 350 vezes mais rápido que o MongoDB em escala de bilhões
Perguntas frequentes sobre pesquisa em vetores
Obtenha respostas rápidas para perguntas sobre pesquisa vetorial, bancos de dados e muito mais.
O Couchbase é uma plataforma multimodelo que combina pesquisa vetorial de alto desempenho com técnicas de pesquisa de texto, geoespaciais e outras, eliminando a necessidade de um banco de dados vetorial separado e independente.
O Couchbase suporta três tipos principais de índice: Hyperscale para conjuntos de dados na escala de bilhões, Composite para buscas filtradas de alta velocidade e Search para consultas híbridas semântico.
Suporte nativo para busca vetorial em dispositivos móveis está disponível no Couchbase Lite, o.
O Couchbase oferece suporte a pipelines RAG, atuando como um armazenamento vetorial dedicado para automatizar a criação de embeddings e a indexação, garantindo que os LLMs tenham acesso a um contexto corporativo preciso e privado.