Atlas
MongoDB Atlas
Eine Vektordatenbank und vieles mehr
Genießen Sie die Freiheit und Flexibilität der Verwendung von MongoDB Atlas als Vektordatenbank, um neben Ihren operativen Daten auch Vektoren zu speichern und zu suchen.
Native Funktionen der Vektordatenbank
Vektoreinbettungen sind numerische Darstellungen von Daten und dem dazugehörigen Kontext. MongoDB Atlas vereint Vektoreinbettungen mit Live-Anwendungsdaten in einer einzigen, vollständig verwalteten Multi-Cloud-Datenbank für Transaktions-, Such- und Abrufanforderungen, In-App-Analysen, Geodaten und Streaming-Workloads.
Mit RAG Large Language Models intelligenter gestalten
Retrieval Augmented Generation (RAG) ermöglicht Large Language Models den Zugriff auf aktuelle Daten und schließt Wissenslücken, für die Large Language Models nicht trainiert wurden. Mit Retrieval Augmented Generation können Sie auf der Grundlage Ihrer eigenen Unternehmensdaten hyper-personalisierte Erlebnisse erstellen, die genau auf Ihre Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind.
Weniger Komplexität, mehr Produktivität
Nischentechnologien führen zu fragmentierten und ineffizienten Entwicklungserlebnissen. Anstatt einer separaten Vektordatenbank bietet Atlas Ihnen alle Funktionen, die Sie zum Erstellen von generativen KI-gestützten Anwendungen benötigen, und reduziert gleichzeitig die Komplexität und den Overhead für Entwickler – alles auf einer einzigen Plattform.
Workload-Isolierung für Skalierbarkeit und Verfügbarkeit
Richten Sie eine dedizierte Infrastruktur für Workloads von Atlas Vector Search ein. Optimieren Sie die Recherressourcen, um Suche und Datenbank unabhängig voneinander zu skalieren, und sorgen Sie so für eine bessere Leistung im großen Maßstab mit höherer Verfügbarkeit.
Cloud-Flexibilität und Integration der KI-Umgebung
Manche KI-gestützte Anwendungen benötigen eine spezialisierte ML-Infrastruktur von einem bestimmten Cloud- oder Modellanbieter. MongoDB Atlas bietet als einziges Unternehmen einen globalen Multi-Cloud-Datenbankcluster auf allen wichtigen Cloud-Anbietern und unterstützt Einbettungen, die von der überwiegenden Mehrheit der Modellanbieter generiert werden.ALLSTUDIE GEN AI
Brian Raymond
„Als weltweit am häufigsten verwendete Plattform für die Aufnahme und Vorverarbeitung natürlicher Sprache war die Zusammenarbeit mit MongoDB für uns eine naheliegende Wahl. Diese Zusammenarbeit ermöglicht eine noch schnellere Entwicklung intelligenter Anwendungen. Gemeinsam ebnen wir den Weg für Unternehmen, damit diese ihre Daten optimal nutzen können.“
Gründer/CEO, Unstructured.io
ALLSTUDIE GEN AI
Himanshu Sharma
„Wir verwenden die in MongoDB gespeicherten Sätze, um unsere Modelle zu trainieren und die Inferenz in Echtzeit zu unterstützen. Die Flexibilität des Dokumentdatenmodells machte MongoDB zur idealen Lösung für die Speicherung der Vielfalt strukturierter und unstrukturierter Inhalte und Funktionen, die unsere ML\-Modelle übersetzen.“
Mitbegründer/CEO, Devnagri
ALLSTUDIE GEN AI
Amit Ben
„Das MongoDB\-Dokumentenmodell können wir unsere Grenzen echt auszuloten und neue Möglichkeiten für die KI erkunden, wie zum Beispiel neue Vorhersagen, neue Erkenntnisse und neue Ausgabedatenpunkte. Bei jeder anderen Plattform müssten wir ständig zur darunterliegenden Infrastruktur zurückkehren und diese warten. Nun können wir kontinuierlich neue Funktionen hinzufügen, erweitern und erforschen.“
CEO/Gründer, One AI
ALLSTUDIE GEN AI
Raj Thaker
„Die Einführung von Atlas Vector Search und das Tutorial „Building Generative KI Applications“ lieferten mir eine schnelle, sofort einsatzbereite Blaupause, die eine Datenbank für Quelldaten, Vector Search für KI\-gestützte Semantic Search und reaktive Echtzeit\-Datenpipelines vereint, um alles auf dem neuesten Stand zu halten – alles auf einer einzigen Plattform mit einer einzigen Datenkopie und einer einheitlichen Entwickler\-API.“
CTO und Mitbegründer von Crewmate
Sind Sie bereit, einzusteigen?
Nutzen auch Sie Retrieval Augmented Generation, Large Language Models und Ihre eigenen privaten Daten, um mit nativen Vektordatenbank-Funktionen in MongoDB Atlas transformative KI-gestützte Anwendungen zu erstellen.
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