El proveedor de bases de datos Couchbase anunció hoy el lanzamiento de Capella IQ, una nueva herramienta impulsada por IA destinada a mejorar la productividad de los desarrolladores al crear aplicaciones en la plataforma en la nube de base de datos como servicio (DBaaS) de Couchbase Capella.
Couchbase se desarrolló originalmente como una tecnología de base de datos NoSQL de código abierto y ha crecido en los últimos años para agregar capacidades que se encuentran comúnmente en las tecnologías de bases de datos relacionales. En 2021, Couchbase, Inc. salió a bolsa en el NASDAQ y ahora cotiza con el símbolo BASE. Ese mismo año, la compañía lanzó por primera vez su plataforma Capella DBaaS, que continuó expandiéndose con soporte en múltiples plataformas en la nube, incluido Google Cloud .
El objetivo de Couchbase Capella es proporcionar una plataforma de base de datos para desarrolladores que sea más fácil de usar y administrar. El lanzamiento de Capella IQ aporta el poder de la IA generativa a la plataforma para ayudar a los desarrolladores a escribir código de base de datos.
«Piense en ello [Capella IQ] como un copiloto para los desarrolladores, utilizando modelos básicos LLM [modelo de lenguaje grande] para mejorar realmente la productividad de los desarrolladores», dijo a VentureBeat Matt Cain, presidente y director ejecutivo de Couchbase.
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Cómo funciona Capella IQ para mejorar la productividad de los desarrolladores
Según Cain, la nueva herramienta encaja en la estrategia general de IA de cuatro frentes de Couchbase.
La estrategia de IA de Couchbase incluye impulsar la productividad de los desarrolladores, optimizar el procesamiento de IA, habilitar aplicaciones impulsadas por IA en cualquier lugar y complementar su tecnología con asociaciones. Cain dijo que Capella IQ aborda el primer pilar relacionado con la productividad de los desarrolladores.
Cain explicó que Capella IQ aprovecha los modelos de IA de generación para automatizar tediosas tareas de desarrollo, como generar fragmentos de código, conjuntos de datos de muestra y pruebas unitarias. Señaló que los desarrolladores pueden acceder a estas capacidades directamente dentro del banco de trabajo para desarrolladores de Capella a través de una interfaz conversacional que está diseñada para tener una barrera de entrada baja.
«Está completamente alineado con la forma en que pensamos sobre nuestra estrategia de IA, pero realmente se centra en ayudar a los desarrolladores a ser lo más productivos posible con Capella y habilitar aplicaciones de próxima generación», dijo Cain.
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Con Capella IQ, Couchbase utiliza los modelos de OpenAI para ayudar con la generación de código. Cain señaló que Couchbase podría optar por trabajar también con otros proveedores de LLM en el futuro.
También enfatizó que hay varias capacidades en la plataforma Capella que ayudan a habilitar la función IQ más allá de simplemente conectarse a un proveedor de LLM. Una de esas características es Index Advisor, una capacidad incorporada existente que puede analizar consultas de datos y brindar a los usuarios recomendaciones de optimización para mejorar el índice de la base de datos y acelerar el tiempo de respuesta.
Lo siguiente en la hoja de ruta para Couchbase es el soporte vectorial
Si bien Couchbase ahora está saltando a la era de la IA generacional con Capella IQ, todavía le falta al menos un elemento crítico necesario para ayudar a impulsar las aplicaciones de IA: el soporte de incrustación de vectores.
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Esta es una característica cada vez más común en las plataformas de bases de datos existentes, y varios proveedores, incluidos DataStax , Google con AlloyDB y MongoDB, anunciarán soporte en 2023.
El soporte para la incrustación de vectores está muy en la mente de Cain y es parte de la hoja de ruta de su compañía para su inclusión en el futuro cercano. Explicó que en el futuro se habilitará la compatibilidad con la incrustación de vectores como una extensión de la plataforma.
«Nuestro sistema subyacente es una base de datos de documentos JSON de almacenamiento en caché de múltiples modelos que realiza capacidades operativas y analíticas, y luego tenemos servicios habilitados arquitectónicamente como la búsqueda de texto completo», dijo. «Con una arquitectura similar podemos abordar el vector y convertirlo en un aspecto fluido de nuestra plataforma, donde los desarrolladores no sólo pueden aprovechar esas capacidades, sino también hacer más con menos, con una verdadera plataforma empresarial».