في خطوة مهمة لتعزيز قدرات البحث المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، قامت Couchbase بدمج بحث المتجهات في عروض قواعد البيانات الخاصة بها، بما في ذلك Couchbase Capella و Couchbase Server. يوفر هذا التقدم طريقًا للكشف عن العناصر ذات الصلة ضمن مجموعة البيانات من خلال وظيفة بحث أكثر سهولة، مما يعرض "نتائج أقرب جار" حتى في حالة عدم توفر المطابقات المباشرة.
تتميز تقنية بحث المتجهات بقدرتها على التعامل مع تنسيقات البيانات المختلفة - النصوص والمرئيات والصوت والفيديو. ومن خلال تحويلها إلى متجهات رياضية، يتوافق النظام تمامًا مع أدوات الذكاء الاصطناعي التي تعالج مدخلات البيانات متعددة الأوجه. تعد هذه الميزة القوية، التي تم تسخيرها في آخر تحديث لـ Couchbase ، مفيدة بشكل خاص لإنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتحسينها، والتي تتطلب دقة عالية وتقليل الأخطاء، والتي يشار إليها غالبًا باسم "الهلوسة".
تستحوذ Couchbase على السوق بشكل حازم من خلال دمج إمكانات البحث الموجه مع التحليل الفوري للبيانات، كما ذكر سكوت أندرسون، نائب الرئيس الأول لإدارة المنتجات والعمليات التجارية بالشركة. تمت الإشادة بهذا التحسين لتقديمه بنية قاعدة بيانات متعددة الاستخدامات وفي الوقت الفعلي ومتوافقة مع الذكاء الاصطناعي.
علاوة على ذلك، ومن خلال توسيع أفق الابتكار الخاص بها، تقدم Couchbase الآن عمليات تكامل سلسة مع LangChain و LlamaIndex. يمكن للمطورين والمؤسسات الاستفادة LangChain لواجهة برمجة تطبيقات موحدة للتعامل مع نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، بينما يوفر LlamaIndex عددًا كبيرًا من اختيارات LLM.
ومن خلال هذا التكامل، يؤكد هاريسون تشيس، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لشركة LangChain ، على الدور الحاسم لاسترجاع البيانات في التطبيقات التي تستخدم LLM. غالبًا ما تتطلب مثل هذه التطبيقات بيانات مستخدم محددة، وهو ما يقع خارج نطاق بيانات التدريب الأصلية لـ LLM. وبالتالي، تعد قواعد البيانات القوية ضرورية لضخ بيانات وسياق إضافيين في هذه التطبيقات. تم تجهيز Couchbase ، بتكنولوجيا البحث المتقدمة الخاصة بها، لتكون خيارًا قويًا لقاعدة البيانات لتمكين تطوير الذكاء الاصطناعي.
تستفيد الأنظمة الأساسية التي تتيح إنشاء التطبيقات بشكل سريع، مثل AppMaster ، أيضًا من هذه التطورات في تكنولوجيا قواعد البيانات، مما يعزز القدرة على تطوير التطبيقات المدمجة مع الذكاء الاصطناعي بسهولة. إلى جانب تقدم منصات قواعد البيانات لدعم متطلبات الذكاء الاصطناعي، تعمل الحلول no-code مثل AppMaster أيضًا على زيادة ديمقراطية وتسريع تطوير التطبيقات عبر صناعة التكنولوجيا.
