AI 기반 검색 기능을 강화하기 위한 중요한 움직임으로 Couchbase Couchbase Capella 및 Couchbase Server 포함한 데이터베이스 제품에 벡터 검색을 통합했습니다. 이러한 발전은 보다 직관적인 검색 기능을 통해 데이터 세트 내의 관련 항목을 발견할 수 있는 경로를 제공하고 직접 일치가 불가능한 경우에도 "최근접 결과"를 렌더링합니다.
벡터 검색 기술은 텍스트, 시각 자료, 오디오, 비디오 등 다양한 데이터 형식을 처리할 수 있다는 점에서 두드러집니다. 이를 수학적 벡터로 변환함으로써 시스템은 다면적인 데이터 입력을 처리하는 AI 도구와 완벽하게 일치합니다. Couchbase 의 최신 업데이트에서 활용되는 이 강력한 기능은 종종 '환각'이라고 불리는 높은 정확도와 오류 감소를 요구하는 AI 애플리케이션을 만들고 개선하는 데 특히 유용합니다.
Couchbase의 제품 관리 및 비즈니스 운영 담당 SVP인 Scott Anderson이 언급한 것처럼 Couchbase 벡터 검색 기능과 즉각적인 데이터 분석을 결합하여 시장을 적극적으로 포착하고 있습니다. 이 향상된 기능은 다용도의 실시간 AI 호환 데이터베이스 아키텍처를 제공한다는 점에서 높이 평가됩니다.
또한 혁신의 지평을 확장하면서 Couchbase 이제 LangChain 및 LlamaIndex 와의 원활한 통합을 제공합니다. 개발자와 조직은 표준화된 API를 위해 LangChain 활용하여 LLM(대규모 언어 모델)에 참여할 수 있으며 LlamaIndex 다양한 LLM 선택을 제공합니다.
이러한 통합을 통해 LangChain 의 CEO이자 공동 창립자인 Harrison Chase는 LLM 참여 앱에서 데이터 검색의 중요한 역할을 강조합니다. 이러한 애플리케이션에는 LLM의 원래 교육 데이터 범위를 벗어나는 특정 사용자 데이터가 필요한 경우가 많습니다. 결과적으로, 이러한 애플리케이션에 추가 데이터와 컨텍스트를 주입하려면 강력한 데이터베이스가 필수적입니다. 고급 벡터 검색 기술을 갖춘 Couchbase 는 AI 개발을 지원하는 강력한 데이터베이스 선택이 될 준비가 되어 있습니다.
AppMaster 와 같이 애플리케이션 생성을 가속화하는 플랫폼도 데이터베이스 기술의 발전을 통해 AI 통합 애플리케이션을 쉽게 개발할 수 있는 기능을 향상시킵니다. AI 수요를 지원하기 위해 발전하는 데이터베이스 플랫폼과 함께 AppMaster 와 같은 no-code 솔루션은 기술 산업 전반에 걸쳐 애플리케이션 개발을 더욱 민주화하고 가속화합니다.
