La recherche vectorielle devient de plus en plus importante pour les applications qui utilisent des modèles de langage et d'apprentissage automatique. Elle aide à améliorer la précision des réponses et à réduire les biais en analysant les similarités et les relations entre les données. Elle permet en outre de réduire la complexité des requêtes et d'optimiser les performances des bases de données, notamment en accélérant le temps de réponse des requêtes complexes.
En proposant une recherche vectorielle optimisée pour une utilisation sur site, dans le cloud, sur les appareils mobiles, ainsi que dans l'internet des objets (IoT) et en périphérie de réseau, Couchbase permet aux organisations de déployer des applications adaptatives qui proposent des expériences personnalisées aux utilisateurs. Par exemple, dans le domaine du commerce électronique, les systèmes de recommandation peuvent utiliser la recherche vectorielle pour analyser les préférences des utilisateurs et leur proposer des produits.
Une recherche vectorielle qui s’étend du cloud à l’Edge
"L'ajout de la recherche vectorielle à notre plateforme représente une avancée majeure pour nos clients dans la création d'applications adaptatives", affirme Scott Anderson, vice-président senior de la gestion des produits et des opérations commerciales chez Couchbase. "Notre capacité à étendre la recherche vectorielle du cloud jusqu'à l'Edge est essentielle. En combinant la recherche vectorielle avec l'analyse de données en temps réel, Couchbase offre à ses clients une architecture de base de données sécurisée, rapide et simplifiée, prête pour l'IA."
L'intégration de la recherche vectorielle répond à la demande croissante des entreprises pour des applications basées sur l’analyse de données et de traitement intelligent. Les applications conversationnelles, de recommandation et de recherche sémantique sont parmi les exemples les plus courants. Généralement, les interactions avec une application adaptative nécessitent une recherche hybride, combinant des vecteurs, du texte, des plages numériques, une requête d'inventaire en temps réel et une correspondance géospatiale.
La recherche vectorielle est essentielle pour améliorer la précision des réponses. Couchbase simplifie cette complexité en proposant une architecture unifiée qui améliore la précision des résultats des modèles de langage, tout en facilitant le développement d'applications grâce à une requête SQL++ utilisant un index vectoriel unique.
En plus de ces annonces, Couchbase renforce son écosystème de partenaires dans le domaine de l'IA en collaborant avec LangChain et LlamaIndex. Ces partenariats visent à améliorer la productivité des développeurs en fournissant des API communes pour accéder à une large bibliothèque de modèles de langage et à des choix étendus pour les applications adaptatives. Ces intégrations permettront d'accélérer le développement d'applications, d'améliorer la validation des réponses et de faciliter l'utilisation de la génération augmentée par extraction de données dans les applications.
