Pesquisa por similaridade, pesquisa híbrida
A similaridade é uma ferramenta poderosa, mas os cenários do mundo real exigem a pesquisa híbrida em textos, geolocalizações, intervalos e dados operacionais. Com várias opções de indexação, os desenvolvedores podem ajustar com precisão sua estratégia de pesquisa híbrida para obter desempenho e relevância ideais.
Aplicativos Agentic e RAG
Os agentes de IA acrescentarão um novo nível de sofisticação e raciocínio à forma como os usuários interagirão com uma organização e seus dados. Usando o RAG, as equipes podem tornar os aplicativos GenAI mais seguros, mais precisos e atualizados.
Detecção de fraudes e anomalias
Ao converter o comportamento do usuário e as transações em vetores, esses padrões podem ser comparados a outras representações vetoriais semelhantes que podem indicar fraude. A pesquisa vetorial é eficaz no tratamento de dados de alta dimensão e na correspondência de similaridade.
Aplicativos vetoriais móveis
A execução da pesquisa vetorial em dispositivos móveis e incorporados traz todos os benefícios da computação de borda, incluindo tempos de resposta de milissegundos, confiabilidade, disponibilidade mesmo sem a Internet ("offline-first"), economia de largura de banda e, o mais importante, respostas personalizadas sem comprometer a privacidade dos dados.
O que os clientes estão dizendo
"Os novos recursos de pesquisa vetorial do Couchbase transformam a forma como fornecemos descoberta de vídeo com reconhecimento de contexto para empresas."
"Os dados de comunicação em tempo real e a consulta de alta simultaneidade do Couchbase melhoram muito o desempenho e a estabilidade do aplicativo AI Assistant."
"O Couchbase Search nos permite fornecer resultados de pesquisa de clientes a partir de conjuntos de dados extremamente grandes com muita eficiência."
"Estamos satisfeitos com a disponibilidade, o desempenho, a facilidade de replicação de dados, a segurança, a escalabilidade e a pesquisa de texto completo do Couchbase."
Vector search FAQ
Get quick answers to questions about vector search, databases, and more.
-
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.
-
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.
-
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.
-
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.
Iniciar a construção
Confira nosso portal do desenvolvedor para explorar o NoSQL, procurar recursos e começar a usar os tutoriais.
Use o Capella gratuitamente
Comece a trabalhar com o Couchbase em apenas alguns cliques. O Capella DBaaS é a maneira mais fácil e rápida de começar.
Entre em contato
Deseja saber mais sobre as ofertas do Couchbase? Deixe-nos ajudar.