驴Para qu茅 sirve la b煤squeda vectorial en una base de datos?

La b煤squeda vectorial ofrece los resultados m谩s pr贸ximos, sin necesidad de una coincidencia directa. El texto, las im谩genes, el audio y el v铆deo se convierten en representaciones matem谩ticas y se utilizan para la b煤squeda sem谩ntica o para superar los retos de la GenAI mediante la marco de generaci贸n mejorada por recuperaci贸n (RAG). A nivel empresarial, la b煤squeda vectorial se utiliza habitualmente para potentes chatbots de lenguaje natural, b煤squeda sofisticada que ofrece una b煤squeda h铆brida que combina predicados de rango, texto y vector, y an谩lisis de datos que detectan similitudes y anomal铆as.

No deje que estos retos de b煤squeda de vectores le frenen

Funciones clave de b煤squeda vectorial

Construir potentes aplicaciones basadas en vectores y GenAI requiere una potente plataforma de base de datos con una arquitectura diferenciada que sea r谩pida, asequible, vers谩til y tan f谩cil como SQL. Couchbase ayuda a los desarrolladores a construir apps usando b煤squeda vectorial y trabajando con LangChain y LlamaIndex para aprovechar el ecosistema de inteligencia artificial.

B煤squeda por similitud, b煤squeda h铆brida

La similitud es una poderosa herramienta para que los usuarios encuentren productos e informaci贸n, pero en muchos escenarios del mundo real los usuarios quieren buscar a trav茅s de una variedad de m茅todos, como texto, geolocalizaciones, rangos, e incluir tambi茅n datos operacionales. Couchbase permite a los desarrolladores construir potentes funcionalidades de b煤squeda para deleitar a los usuarios.

Aplicaciones Agentic y RAG

Los agentes de IA a帽adir谩n un nuevo nivel de sofisticaci贸n y razonamiento a la forma en que los usuarios interactuar谩n con una organizaci贸n y sus datos. Con RAG, los equipos pueden hacer que las aplicaciones GenAI sean m谩s seguras, precisas y actualizadas.

Detecci贸n de fraudes y anomal铆as

Al convertir el comportamiento y las transacciones de los usuarios en vectores, esos patrones pueden compararse con otras representaciones vectoriales similares que podr铆an indicar fraude. La b煤squeda vectorial es eficaz en el manejo de datos de alta dimensi贸n y en la comparaci贸n de similitudes.

Aplicaciones m贸viles vectoriales

Ejecutar b煤squedas vectoriales en dispositivos m贸viles e integrados conlleva todas las ventajas de la computaci贸n perif茅rica, como tiempos de respuesta de milisegundos, fiabilidad, disponibilidad incluso sin Internet ("offline-first"), ahorro de ancho de banda y, lo m谩s importante, respuestas personalizadas sin comprometer la privacidad de los datos.

La opini贸n de los clientes

M谩s informaci贸n sobre incrustaciones vectoriales

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