What is Couchbase Vector Search?

Couchbase Vector Search is an AI-powered search capability that enables similarity-based queries on high-dimensional data, making it ideal for AI applications, recommendation engines, and large-scale information retrieval.

How does vector search work in NoSQL databases?

Vector search in NoSQL databases uses mathematical embeddings to compare data points based on similarity rather than exact matches, making it useful for applications like image recognition, natural language processing, and recommendation systems.

What are the benefits of Couchbase Vector Search?

Couchbase Vector Search provides fast and scalable similarity searches, enabling AI-driven applications to process high-dimensional data efficiently. It integrates seamlessly with NoSQL databases and supports multimodal AI workflows.

Can Couchbase Vector Search be integrated with existing applications?

Yes, Couchbase Vector Search is designed to integrate seamlessly with existing applications, offering easy deployment and compatibility with AI and machine learning models.

What are common use cases for vector search?

Vector search is commonly used in AI-driven applications such as recommendation engines, image and video recognition, fraud detection, NLP (Natural Language Processing), and real-time data retrieval for personalized experiences.

벡터 검색 데이터베이스 - 확장 가능한 엔터프라이즈급 솔루션

카우치베이스의 벡터 검색은 애플리케이션을 위한 강력한 자연어 검색 기능을 제공하여 사용자가 텍스트, 이미지 등에 걸쳐 고급 검색을 수행할 수 있도록 지원하는 동시에 확장성, 보안, AI 도구와의 원활한 통합을 제공합니다.

신규

Capella AI 서비스로 안전하고 확장 가능한 에이전트 앱 구축 가속화

자세히 알아보기

통합 업데이트

AI 기반 앱용 Couchbase를 LangChain과 통합하기

자세히 알아보기

제품

인터넷 없이도 작동하는 모바일 GenAI 앱을 구축하세요.

자세히 알아보기

데이터베이스에서 벡터 검색은 어떤 용도로 사용되나요?

벡터 검색은 직접 일치하지 않아도 가장 가까운 이웃 결과를 제공합니다. 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오는 수학적 표현으로 변환되어 의미론적 검색에 사용되거나 GenAI의 문제를 극복하는 데 사용됩니다. 검색 증강 생성(RAG) 프레임워크. 엔터프라이즈 수준에서 벡터 검색은 일반적으로 강력한 자연어 챗봇, 범위, 텍스트 및 벡터 술어를 결합하는 하이브리드 검색을 제공하는 정교한 검색, 유사성과 이상 징후를 발견하는 데이터 분석에 사용됩니다.

이러한 벡터 검색 문제로 인해 속도가 느려지지 않도록 하세요.

복잡성

벡터 검색을 위해 별도의 데이터베이스를 사용할 필요가 없으므로 전체 앱의 복잡성, 관리, 비용, 지연 시간이 증가합니다.

지연 시간

가능한 한 빨리 결과를 반환하는 것은 사용자에게 매우 중요합니다. 추가 홉과 열악한 인덱싱은 사용자 경험을 저하시킵니다.

보안

기업 데이터를 퍼블릭 모델에 제공하지 않고 GenAI 앱을 구축하고 사용자에게 제공 정확하고 최신 결과.

확장성

앱이 실제 세계로 이동할 때 앱을 설계할 필요가 없습니다. 밀리초 단위의 응답 시간으로 전 세계적으로 확장할 수 있는 벡터 데이터베이스 솔루션을 선택하세요.

자세히 알아보기

벡터 검색 키 기능

강력한 벡터 및 GenAI 기반 애플리케이션을 구축하려면 빠르고 저렴하며 다재다능하고 SQL처럼 쉬운 차별화된 아키텍처를 갖춘 강력한 데이터베이스 플랫폼이 필요합니다. 카우치베이스는 개발자가 벡터 검색을 사용하고 LangChain 및 LlamaIndex와 협력하여 인공 지능 에코시스템을 활용하여 앱을 구축할 수 있도록 지원합니다.

에이전트 애플리케이션을 위한 단일 플랫폼

최신 애플리케이션을 구축하여 GenAI, RAG 및 에이전트 개인 정보 보호 문제와 지연 시간을 최소화하면서 대규모로 사용할 수 있습니다.

자세히 알아보기

현실 세계를 위한 하이브리드 검색

지원 벡터, 전체 텍스트단일 SQL 쿼리와 단일 인덱스로 범위, 술어 및 지리적 위치를 짧은 지연 시간으로 실제 사용 사례에 사용할 수 있습니다.

자세히 알아보기

뛰어난 확장성

업계 최고의 가격 성능과 검색 및 색인 서비스를 규모에 맞게 유연하게 확장할 수 있는 Couchbase의 기능을 활용하세요.

자세히 알아보기

클라우드-투-에지 지원

클라우드 및 온디바이스에서 벡터 검색을 사용하면 GenAI에 필요한 클라우드 규모와 효과적인 엣지 프로세싱을 확보할 수 있습니다.

자세히 알아보기

유사 검색, 하이브리드 검색

유사성은 사용자가 제품과 정보를 찾을 수 있는 강력한 도구이지만, 많은 실제 시나리오에서 사용자는 텍스트, 지리적 위치, 범위와 같은 다양한 방법으로 검색하고 운영 데이터도 포함하기를 원합니다. Couchbase를 사용하면 개발자가 강력한 검색 기능을 구축하여 사용자를 만족시킬 수 있습니다.