Die wichtigsten KI-Ankündigungen bei MongoDB.local NYC

Die KI-Landschaft entwickelt sich so schnell, dass es keine Überraschung ist, dass die Kunden von der Auswahl überwältigt sind. Zwischen grundlegenden Modellen für alles von Text bis Code, KI-Framework und dem stetigen Stream von KI-bezogenen Unternehmen, die jeden Tag gegründet werden, stehen Entwickler und Organisationen vor einer schwindelerregenden Vielfalt an KI-Optionen.

MongoDB bietet seinen Kunden eine Datenplattform für Entwickler, mit der sie sich nicht an cloud oder KI-Anbieter in diesem sich schnell entwickelnden Bereich binden müssen. Diese Freiheit ermöglicht es Kunden, das Large Language Model (LLM) auszuwählen, das ihren Anforderungen am besten entspricht – jetzt oder in Zukunft, unabhängig davon, ob es Open Source oder proprietär ist. Heute haben wir bei MongoDB.local NYC viele neue Produktfunktionen, Partnerintegrationen, Dienste und Lösungsangebote angekündigt, die es Entwicklungsteams ermöglichen, loszulegen und kundenorientierte Lösungen mit KI zu erstellen.

Läuft überall, mit der Technologie, die Sie in Ihrem KI-Stack verwenden

Das flexible Dokumentenmodell von MongoDB basiert auf dem Ethos „Daten, auf die gemeinsam zugegriffen und die gemeinsam genutzt werden, werden gemeinsam gespeichert“. Vektoren sind eine natürliche Erweiterung dieser Fähigkeit, d. h. die Kunden können ihre Quelldaten, Metadaten und die zugehörigen Vektoreinbettungen in ein und demselben Dokument speichern. Der Zugriff und die Abfrage erfolgen über eine gemeinsame Abfrage-API. Dadurch können Vektordaten problemlos mit anderen in MongoDB gespeicherten Datentypen kombiniert und bearbeitet werden.

MongoDB Atlas – unsere vollständig verwaltete Multi-Cloud-Plattform für Entwicklerdaten – macht es Ihnen leicht, KI-gestützte Anwendungen und Erlebnisse zu erstellen. Dabei können Sie auf die Breite und Tiefe der KI-Partnerschaften und -Integrationen von MongoDB zurückgreifen – unabhängig davon, welche Sprache, welches Anwendungs-Framework, welches Foundation Model oder welcher Technologiepartner von den Entwicklern verwendet oder bevorzugt wird.

In diesem Jahr konzentrieren wir uns weiterhin auf unsere KI-Partnerschaften und Integrationen, um es Entwicklern zu erleichtern, innovative Anwendungen mit generativer KI zu erstellen:

• Python und JavaScript mit dem dedizierten Langchain-MongoDB-Paket

• Python und C# Microsoft Semantic Kernel Integration für Atlas Vector Search

• KI-Modelle von Mistral und Cohere

• KI-Modelle auf der Fireworks-KI-Plattform

• Hinzufügen von Atlas Vector Search als Wissensdatenbank in Amazon Bedrock

• Atlas als Datenspeicher, der Speicherung, Abfrage und Abruf mit natürlicher Sprache in ChatGPT ermöglicht

• Atlas Vector Search als Datenspeicher auf Haystack

• Atlas Vector Search als Datenspeicher auf DocArray

• Zusammenarbeit mit Google Gemini Code Assist und Amazon Q, um schnell Prototypen neuer Funktionen zu erstellen und die Anwendungsentwicklung zu beschleunigen.

• Google Vertex AI-Erweiterung zur Nutzung natürlicher Sprache mit MongoDB-Abfragen

MongoDB lässt sich gut in ein reichhaltiges Ökosystem von KI-Entwickler-Frameworks, LLMs und Einbettungsanbietern integrieren. Wir investieren weiterhin in die nahtlose Integration des gesamten KI-Stacks, damit Entwickler die Vorteile der generativen KI-Funktionen in ihren Anwendungen problemlos nutzen können. Die Integrationen von MongoDB und unsere branchenführenden Multi-Cloud-Fähigkeiten ermöglichen es Unternehmen, sich schnell zu bewegen und sich nicht auf einen bestimmten Cloud-Anbieter oder eine KI-Technologie in einem sich schnell entwickelnden Bereich festzulegen.

Erstellen Sie leistungsstarke KI-Anwendungen sicher und in großem Umfang

Workload-Isolierung ohne Datenisolierung ist entscheidend für den Aufbau leistungsfähiger, skalierbarer KI-Anwendungen. Search Nodes in MongoDB Atlas bieten dediziertes Computing und ermöglichen es Anwendern, speicherintensive KI-Workloads zu isolieren, um eine bessere Leistung und höhere Verfügbarkeit zu erzielen. Benutzer können den Ressourcenverbrauch für ihren Anwendungsfall optimieren, indem sie die Hardware für diesen bestimmten Knoten unabhängig vom Rest des Datenbankclusters vergrößern oder verkleinern. Mit Search Nodes können Sie die Leistung für Vektorsuchanfragen optimieren, ohne dass ein ganzer Cluster über- oder unterversorgt wird. Die IaC-Integrationen mit Hashicorp Terraform Atlas Provider und Cloudformation ermöglichen Entwicklern die Konfiguration und programmatische Bereitstellung von Search Nodes in großem Umfang.

Suchknoten sind ein integraler Bestandteil von Atlas – unserer vollständig verwalteten, praxiserprobten Multicloud-Plattform. Zuvor haben wir die Verfügbarkeit von Search Nodes für unsere AWS- und Google Cloud-Kunden angekündigt. Wir freuen uns, die Verfügbarkeit von Search Nodes für unsere Azure-Kunden bei MongoDB.local NYC ankündigen zu können. Search Nodes on Atlas hilft Entwicklern dabei, schneller voranzukommen, indem es die Reibungsverluste bei der Integration, Sicherung und Pflege der wesentlichen Datenkomponenten beseitigt, die für die Entwicklung und Bereitstellung moderner KI-Anwendungen erforderlich sind.

Verbessern Sie die Produktivität von Entwicklern mit KI-gestützten Erlebnissen

Heute haben wir auch neue und verbesserte Versionen unserer intelligenten Entwicklererfahrungen in MongoDB Compass, MongoDB Relational Migrator und MongoDB Atlas Charts angekündigt, um die Produktivität und Geschwindigkeit der Entwickler zu erhöhen. Mit den aktualisierten Versionen können Entwickler ihre Daten mit MongoDB Compass in natürlicher Sprache abfragen, häufige Probleme während der Entwicklung beheben, SQL-zu-Query-API-Konvertierungen direkt aus MongoDB Relational Migrator heraus durchführen und schnell Diagramme und Dashboards mit natürlichsprachlichen Eingabeaufforderungen in MongoDB Atlas Charts erstellen.

Zusammengenommen werden diese intelligenten Erfahrungen Entwicklern helfen, differenzierte Funktionen mit größerer Kontrolle und Flexibilität zu erstellen, so dass es einfacher denn je ist, Anwendungen mit MongoDB zu entwickeln.

Ermöglichen Sie Entwicklungsteams den Einstieg und die schnellere und einfachere Erstellung kundenorientierter Lösungen mit KI

MongoDB macht es Unternehmen jeder Größe leicht, KI-gestützte Anwendungen zu erstellen. Um Kunden einen unkomplizierten Einstieg in die generative KI zu ermöglichen, kündigt MongoDB das MongoDB AI Application Program (MAAP) an. Auf der Grundlage von Nutzungsmustern für gängige KI-Anwendungsfälle erhalten Kunden eine funktionierende Anwendung, die auf einer Referenzarchitektur aufbaut, die von MongoDB Atlas unterstützt wird, sowie geprüfte KI-Modelle und Hosting-Lösungen, technischen Support und einen umfassenden Service, der von unserem Professional Services-Team geleitet wird.

Um Startups die Möglichkeit zu geben, mit MongoDB Atlas KI-Lösungen zu entwickeln, haben wir im vergangenen Jahr das „AI Innovators Program“ ins Leben gerufen, eine Erweiterung von MongoDB for Startups, die unseren KI-Startups zusätzliche 5000 Dollar in Form von Atlas-Guthaben zur Verfügung stellt. In diesem Jahr erweitern wir das Programm durch die Einführung eines KI-Startup-Hubs, der einen kuratierten Leitfaden für den Einstieg in MongoDB und KI, Quickstarts für MongoDB und ausgewählte KI-Partner sowie Startup-Kreditangebote unserer KI-Partner enthält.

Wir bieten zwei neue AI Accelerator Beratungspakete für größere Unternehmen an: „AI Essentials“ und „AI Implementation“. Während MAAP ausschließlich darauf abzielt, hochgradig überprüfte Referenzarchitekturen zu erstellen, ermöglichen diese Beratungspakete den Kunden, offene KI-Prototypen und -Lösungen zu entwerfen, zu erstellen und in ihren Anwendungen einzusetzen.

Daten waren schon immer ein Wettbewerbsvorteil für Unternehmen, und MongoDB macht es einfach, schnell und flexibel, mit Daten zu innovieren. Wir investieren weiterhin in die Vereinfachung aller anderen Teile des KI-Stacks für Unternehmen: Wir prüfen die besten Partner, um die Kompatibilität mit den verschiedenen Teilen des Anwendungsstacks zu gewährleisten, wir bauen einen verwalteten Service auf, der mehrere Clouds im Betrieb umfasst, und wir sorgen für die Offenheit, die schon immer ein Teil von MongoDB war und die eine Bindung an einen bestimmten Anbieter verhindert.