我們不斷聽到客戶表示，他們看到了人工智慧 (AI)、生成式 AI、向量搜尋和邊緣運算的巨大價值和重要性。這些技術對於收集數據和提供可行的見解變得越來越重要。同時，物聯網設備繼續快速擴展，並根據感測器的數據流即時做出決策。
許多組織正處於全面整合這些技術的風口浪尖，以便能夠提供增強的客戶體驗。他們使用人工智慧作為實現應用程式目標的手段——確保它們始終快速、可用、能夠即時互動並參與上下文。
公司對人工智慧有興奮也有猶豫
儘管人們對人工智慧的可能性感到興奮，但企業卻採取了謹慎的態度。這些組 烏克蘭 電話號碼庫 織對人工智慧使用的資料安全、合規性和法律問題猶豫不決。他們繼續評估利用和管理人工智慧應用程式的最佳方式。雖然仍有某些隱私、安全和準確性方面需要解決，但很明顯，可以解鎖的潛在可能性太令人著迷，不容錯過。
人工智慧需要可靠的數據
資料是AI模型訓練的命脈。向法學碩士提供的數據越是最新、乾淨和可靠，他們的答覆就越值得信賴。為人工智慧模型提供的數據越多，它們就會變得越精確。處理資料的方式和位置會影響人工智慧應用程式的速度和可用性。
利用邊緣運算提高速度和可用性
如果您在雲端中儲存和處理數據，您可能會面臨行動裝置的速度和可用性方面的挑戰。如果可以輕鬆 最新號碼 地返回接入點，則可以很順利，但如果嘗試同時進行視訊和分析，則通過蜂窩/5G 可能會很痛苦。從雲端到邊緣再返回需要大量頻寬，特別是在連接存在問題的區域，例如擁擠的體育場、遊輪、飛機和現場工作人員。
Couchbase 提供雲端到邊緣資料庫以及向量搜索，以便直接與邊緣的 AI 模型整合。這使開發人員 最常見的升級類型是分層升級 能夠在雲端 (Capella) 和具有嵌入式資料庫 (Couchbase Lite) 的裝置上儲存和處理資料。 Couchbase 資料庫可以靠近您要使用它的地方，例如零售店、配送中心或醫院。兩者都支援向量搜尋並在設備之間自動同步到雲端。