Couchbase annonce de nouvelles fonctionnalités pour accélérer les applications adaptatives alimentées par l’IA

Couchbase, Inc. (NASDAQ : BASE), l’un des fournisseurs de plateforme de base de données cloud les plus performants, annonce le déploiement de technologies de recherche vectorielle dans sa solution Database-as-a-Service (DBaaS) Couchbase Capella et Couchbase Server. Ces nouvelles fonctionnalités visent à aider les entreprises dans le lancement et la mise sur le marché d’une nouvelle classe d’applications adaptatives alimentées par l’IA, qui invitent les utilisateurs à une expérience hyper personnalisée et contextualisée.

Couchbase est la première plateforme de base de données à annoncer qu’elle offrira une recherche vectorielle optimisée pour fonctionner sur site, dans le cloud, pour les appareils mobiles et l’internet des objets, et en périphérie de réseau, permettant ainsi aux organisations de déployer des applications adaptatives n’importe où.

« L’intégration de la recherche vectorielle à notre plateforme est la nouvelle étape pour permettre à nos clients de créer des applications adaptatives, et notre capacité à amener la recherche vectorielle du cloud à l’Edge est cruciale », affirme Scott Anderson, Senior VP de la gestion des produits et des opérations commerciales chez Couchbase. « Couchbase saisit cette opportunité en combinant la recherche vectorielle et l’analyse de données en temps réel sur la même plateforme. Notre approche offre aux clients une architecture de base de données sûre, rapide et simplifiée, multifonctionnelle, temps réel et prête pour l’IA. »

La recherche vectorielle et l’essor des applications adaptatives

Les entreprises déploient des efforts considérables pour créer des applications hyper personnalisées, performantes et adaptatives, alimentées par l’IA générative, et qui offrent des expériences exceptionnelles à leurs utilisateurs finaux. Les cas d’utilisation les plus courants sont les chatbots, les systèmes de recommandation et la recherche sémantique. Supposons par exemple qu’un client souhaite acheter des chaussures qui s’accordent avec une tenue particulière. Dans ce cas, il peut limiter sa recherche de produits en ligne en téléchargeant une photo de la tenue sur une application mobile, avec le nom de la marque, l’évaluation des clients, la fourchette de prix et la disponibilité dans une zone géographique spécifique. Cette interaction avec une application adaptative implique une recherche hybride comprenant des vecteurs, du texte, des plages numériques, une requête d’inventaire opérationnel et une correspondance géospatiale.

Alors que de plus en plus d’entreprises intègrent l’intelligence dans des applications qui dialoguent avec de grands modèles de langage (LLM), les capacités de recherche sémantique alimentées par la recherche vectorielle — et complétées par la génération augmentée par extraction de données (RAG) — sont essentielles pour maîtriser les biais et améliorer la précision des réponses. Alors que les bases de données vectorielles visent à résoudre les problèmes de traitement et de stockage des données pour les LLM, multiplier les solutions indépendantes ajoute de la complexité à la stack IT de l’entreprise et ralentit les performances de l’application. La polyvalence de Couchbase élimine cette friction et offre une architecture simplifiée pour améliorer la précision des résultats produits par les LLM. Couchbase contribue également à rendre plus facile et plus rapide pour les développeurs la conception de telles applications avec une seule requête SQL++ utilisant l’index vectoriel, éliminant ainsi le besoin d’utiliser de multiples index ou produits.

La recherche vectorielle, ainsi que Capella Columnar annoncé récemment, favorise une approche unique qui réduit les coûts et la complexité pour les clients. En concentrant les opérations sur une seule plateforme de base de données dans le cloud, Couchbase permet aux équipes de développement de créer plus facilement des applications fiables et adaptatives qui s’exécutent où elles le souhaitent.

Avec la recherche vectorielle comme fonctionnalité dans tous les produits Couchbase, les clients profitent des avantages suivants :

Similitude et recherche hybride, associant des capacités de recherche textuelle, vectorielle, par plage et géospatiale en une seule opération.
RAG pour améliorer la précision, la sécurité et la rapidité des applications alimentées par l’IA.
Performances accrues, car tous les modèles de recherche peuvent être couverts par un seul index pour réduire le temps de réponse.

Consolider les intégrations dans l’écosystème de l’IA

Conformément à sa stratégie en matière d’IA, Couchbase étend son écosystème de partenaires avec le support de LangChain et LlamaIndex, dans le but d’améliorer la productivité des développeurs.

L’intégration avec LangChain fournit une API commune pour échanger avec une large bibliothèque de LLMs. De même, l’intégration de Couchbase avec LlamaIndex offrira aux développeurs encore plus de choix pour les LLMs lors de la création d’applications adaptatives. Ces intégrations accéléreront la création et l’assemblage de prompts, perfectionneront la validation des réponses et faciliteront l’utilisation de RAG dans les applications.

« Le RAG est devenu le procédé le plus fréquent pour combiner les données avec les LLMs », explique Harrison Chase, PDG et cofondateur de LangChain. « De nombreuses applications basées sur les LLM requièrent des données spécifiques à l’utilisateur au-delà de l’ensemble de données d’apprentissage du modèle, en s’appuyant sur des bases de données robustes pour apporter des données supplémentaires et un contexte à partir de différentes sources. Notre intégration avec Couchbase offre aux clients une autre option de base de données puissante pour le stockage vectoriel afin qu’ils puissent plus facilement créer des applications d’IA. »