Trong một động thái quan trọng nhằm tăng cường khả năng tìm kiếm dựa trên AI, Couchbase đã tích hợp tìm kiếm vectơ vào các dịch vụ cơ sở dữ liệu của mình, bao gồm Couchbase Capella và Couchbase Server. Tiến bộ này cung cấp một lộ trình để khám phá các mục liên quan trong tập dữ liệu thông qua chức năng tìm kiếm trực quan hơn, hiển thị "kết quả lân cận gần nhất" ngay cả khi không có kết quả khớp trực tiếp.
Công nghệ tìm kiếm vector nổi bật nhờ khả năng xử lý nhiều định dạng dữ liệu khác nhau - văn bản, hình ảnh, âm thanh và video. Bằng cách chuyển đổi chúng thành các vectơ toán học, hệ thống sẽ điều chỉnh hoàn hảo với các công cụ AI xử lý dữ liệu đầu vào nhiều mặt. Tính năng mạnh mẽ này, được khai thác trong bản cập nhật mới nhất của Couchbase, đặc biệt thuận lợi cho việc tạo và cải thiện các ứng dụng AI vốn đòi hỏi độ chính xác cao và giảm lỗi, thường được gọi là 'ảo giác'.
Couchbase đang nắm bắt thị trường một cách quyết đoán bằng cách kết hợp khả năng tìm kiếm vectơ với phân tích dữ liệu tức thời, như Scott Anderson, Phó chủ tịch cấp cao về Quản lý Sản phẩm và Hoạt động Kinh doanh của công ty đã đề cập. Cải tiến này được ca ngợi vì đã cung cấp kiến trúc cơ sở dữ liệu linh hoạt, thời gian thực, tương thích với AI.
Hơn nữa, để mở rộng tầm nhìn đổi mới của mình, Couchbase hiện cung cấp khả năng tích hợp liền mạch với LangChain và LlamaIndex. Các nhà phát triển và tổ chức có thể sử dụng LangChain làm API tiêu chuẩn hóa để tương tác với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), trong khi LlamaIndex cung cấp rất nhiều lựa chọn LLM.
Với sự tích hợp này, Harrison Chase, Giám đốc điều hành và đồng sáng lập của LangChain, nhấn mạnh vai trò quan trọng của việc truy xuất dữ liệu trong các ứng dụng tương tác LLM. Các ứng dụng như vậy thường yêu cầu dữ liệu người dùng cụ thể, nằm ngoài phạm vi dữ liệu đào tạo ban đầu của LLM. Do đó, cơ sở dữ liệu mạnh mẽ là điều cần thiết để đưa dữ liệu và ngữ cảnh bổ sung vào các ứng dụng này. Couchbase, với công nghệ tìm kiếm vector tiên tiến, được coi là sự lựa chọn cơ sở dữ liệu mạnh mẽ để hỗ trợ phát triển AI.
Các nền tảng cho phép tạo ứng dụng tăng tốc, chẳng hạn như AppMaster, cũng được hưởng lợi từ những tiến bộ như vậy trong công nghệ cơ sở dữ liệu, nâng cao khả năng phát triển các ứng dụng tích hợp AI một cách dễ dàng. Bên cạnh các nền tảng cơ sở dữ liệu đang phát triển để hỗ trợ nhu cầu AI, các giải pháp no-code như AppMaster cũng dân chủ hóa hơn nữa và đẩy nhanh quá trình phát triển ứng dụng trong toàn ngành công nghệ.