A pesquisa vetorial fornece resultados do vizinho mais próximo sem a necessidade de uma correspondência direta. Texto, imagens, áudio e vídeo são convertidos em representações matemáticas e usados para pesquisa semântica ou para superar os desafios da GenAI usando o estrutura de geração aumentada por recuperação (RAG). Em nível empresarial, a pesquisa vetorial é comumente usada para chatbots avançados de linguagem natural, pesquisa sofisticada que oferece uma pesquisa híbrida que combina intervalo, texto e predicados vetoriais, além de análise de dados que identifica semelhanças e anomalias. No Couchbase 8.0, apresentamos os índices de vetor Hyperscale e Composite para melhorar a precisão do RAG em escala sem prejudicar o desempenho ou o custo das operações.
Não há necessidade de usar um banco de dados separado para a pesquisa de vetores, o que aumenta a complexidade, a administração, o custo e a latência do aplicativo geral.
Retornar resultados o mais rápido possível é fundamental para os usuários. Saltos extras e indexação deficiente prejudicam a experiência do usuário.
Crie aplicativos de GenAI sem alimentar dados corporativos com modelos públicos e fornecer usuários precisas e atualizadas resultados.
O Couchbase é comprovadamente capaz de lidar com bilhões de vetores com tempos de resposta de milissegundos, para que seu aplicativo possa ser dimensionado globalmente sem limites.
A criação de aplicativos avançados baseados em vetores e GenAI requer uma plataforma de banco de dados avançada com uma arquitetura diferenciada que seja rápida, econômica e versátil.
Crie aplicativos modernos, compatíveis com GenAI, RAG e agentes em escala, minimizando as preocupações com a privacidade e a latência.
O Couchbase oferece exclusivamente três opções de indexação vetorial para atender às suas necessidades de desempenho, recuperação, custo e consulta.
A pesquisa vetorial do Couchbase oferece recuperação em milissegundos em escala com uma arquitetura que prioriza a memória e serviços de indexação flexíveis.
Com a pesquisa vetorial na nuvem e no dispositivo, você obtém a escala de nuvem necessária para a GenAI e o processamento de borda para torná-la eficaz.
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.
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.
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.
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.
“Couchbase’s new vector search capabilities transforms how we deliver context-aware video discovery for enterprises.”
"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."
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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.
Couchbase supports three primary index types: Hyperscale for billion-scale datasets, Composite for high-speed filtered searches, and Search for hybrid semantic-keyword queries.
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.
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.
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