WEBINARFeb. 27, 2025 12 p.m. ET — Scaling Vector Database Operations with MongoDB Register now >

MongoDB für künstliche Intelligenz

MongoDB bietet die entscheidenden Funktionen, die für die Entwicklung von KI-Anwendungen und die Verbesserung der Benutzererfahrungen erforderlich sind.

KI-gestützte Anwendungen basieren auf MongoDB

MongoDB bietet die Flexibilität, Leistung und Sicherheit, die Entwickler benötigen, um transformative KI-gestützte Erlebnisse für eine neue Generation moderner Anwendungen zu schaffen.
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Flexibles Datenmodell

Das Dokumentdatenmodell von MongoDB passt sich der Denk- und Arbeitsweise von Entwicklern an und verarbeitet nahtlos Vektoren und jede Art von Daten in dem Umfang, den KI-gestützte Anwendungen benötigen.

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Verteilte Architektur

Mit der modernen Architektur von MongoDB können Sie KI-Workloads unabhängig von Ihrer zentralen aktuellen Datenbank isolieren und skalieren, um so die Leistung zu optimieren und die Kosten zu senken.

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Schnelle Innovation

Wenn Entwickler über flexible Tools verfügen, können Sie schneller Innovationen vorantreiben. MongoDB befähigt Teams, KI-gestützte Anwendungen zu entwickeln und neue Funktionen schneller bereitzustellen – ohne die Einschränkungen starrer Datenmodelle, die Teams ausbremsen.

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Überall ausführbar

Mit MongoDB können Sie überall arbeiten – auf Ihrem Laptop, in Ihrem Rechenzentrum, in verschiedenen Clouds oder in hybriden Umgebungen – und so die Anforderungen an niedrige Latenzzeiten und Datensouveränität erfüllen, ohne sich an einen Anbieter zu binden.

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Elegante Einfachheit

MongoDB vereinfacht Ihren Tech-Stack, indem es die für KI erforderlichen Funktionen in einer einzigen Datenbank bereitstellt – einschließlich Semantic Search für intelligente Anwendungen, Vektorsuche für generative KI und mehr – um Komplexität und Betriebskosten zu reduzieren.

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Robuste Sicherheit

Sicherheit und Datenschutz sind zentrale Bestandteile für MongoDB. Die branchenweit erste Queryable Encryption schützt Daten im Ruhezustand am Speicherort, bei der Übertragung über Netzwerke und sogar während der Verarbeitung, um die strengsten regulatorischen und Compliance-Anforderungen zu erfüllen.


Vertrauen Sie MongoDB Ihre KI-Transformation an

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Vektoren sind der Schlüssel

Die Vektorsuche verbindet die Punkte zwischen Ihren Daten, um relevante Ergebnisse zu finden, selbst wenn der Benutzer nicht weiß, wonach er sucht.

Was ist Vektorsuche?
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KI intelligenter machen

Retrieval Augmented Generation (RAG) liefert Large Language Models (LLMs) – die Grundlage der KI – kontextbezogene, aktuelle Daten, die für Ihre Anwendung nützlicher sind.

Was ist RAG?
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Mehr als nur Schlüsselwörter

Semantic Search enthüllt die Bedeutung und Absicht hinter einer Suche, um genauere und kontextbezogene Suchergebnisse bereitzustellen.

Was ist semantische Suche?
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Beliebte Large Language Models (LLMs) integrieren

Mit MongoDB können Sie die von OpenAI und anderen LLMs generierten Vektoreinbettungen zusammen mit Ihren übrigen operativen Daten speichern und durchsuchen.

Mit Large Language Models (LLMs) arbeiten
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Leistungsstarke Hybrid-Suche

Die Hybridsuche kombiniert die Textsuche mit den fortschrittlichen Funktionen der Vektorsuche, um genauere und relevantere Suchergebnisse zu liefern.

So führen Sie eine Hybridsuche durch
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Eine Datenbank für jeden Anwendungsfall

Speichern Sie vektorisierte Daten zusammen mit proprietären Geschäftsdaten, um KI-gestützten Anwendungen die Informationen zu geben, die sie benötigen, um Benutzererfahrungen zu transformieren.

Tutorial zur Vektorsuche

Wählen Sie Ihren Weg

ON YOUR OWN

Atlas Vector Search Schnellstart

Übernehmen Sie die Kontrolle über Ihre KI-Reise mit den leistungsstarken Tools und Ressourcen von MongoDB, die Ihnen dabei helfen sollen, Ihre erste KI-Anwendung unabhängig zu erstellen und einzusetzen.

Beginnen Sie noch heute mit der Entwicklung
Darstellung von Vektoren

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Cloud-Anbieter
„Nur MongoDB Atlas bietet uns die Flexibilität und Skalierbarkeit auf der Ebene der Datenplattform, um zu experimentieren, wie wir einen der größten technischen Fortschritte nutzen können, die die Branche je gesehen hat.“
Louise Lind Skov
Leiter der Abteilung Digitalisierung von Inhalten, Novo Nordisk
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Cloud-Anbieter
„Nur MongoDB Atlas bietet uns die Flexibilität und Skalierbarkeit auf der Ebene der Datenplattform, um zu experimentieren, wie wir einen der größten technischen Fortschritte nutzen können, die die Branche je gesehen hat.“
Louise Lind Skov
Leiter der Abteilung Digitalisierung von Inhalten, Novo Nordisk
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KÜNSTLICHE INTELLIGENZ
„KI wird in nahezu alles integriert werden. Die Frage ist nicht, welches Produkt KI enthalten wird, sondern welches Produkt in Zukunft keine KI enthält.“
Omar Santos
Distinguished Engineer, Cisco
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EREIGNISGESTEUERTE APPS
„Atlas Vector Search war die Lösung für unsere Probleme. Es vereinfacht einen Großteil der Arbeit, die erforderlich ist, um Okta Inbox für Kunden äußerst benutzerfreundlich zu machen.“
Suchit Agarwal
Technischer Direktor, Okta
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„Mit Atlas Vector Search können wir anspruchsvolle Abfragen erstellen, die schnell Produktdaten, Kundenpräferenzen und Vektoreinbettungen filtern, um in Echtzeit hochrelevante Produktempfehlungen präzise zu darzustellen.“
Mundher Al-Shabi
Senior Data Scientist, Delivery Hero
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Robuste Umgebung für KI-Integrationen

Die Integration von MongoDB in LLM-Frameworks und -Dienste kann Ihnen dabei helfen, die Entwicklung fortschrittlicher Such- und generativer KI-Anwendungen zu beschleunigen.
Logo von Microsoft Azure

Vereinfachen und rationalisieren Sie die Entwicklung und den Einsatz von generativen KI-Anwendungen, die auf Unternehmensdaten basieren, mit einer nahtlosen Integration zwischen MongoDB und Microsoft Azure OpenAI.

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AWS-Logo

Mit nur einem Mausklick integriert Amazon Bedrock MongoDB Atlas als Vektordatenbank in seinen vollständig verwalteten, durchgängigen Retrieval Augmented Generation (RAG)-Workflow.

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Google-Logo

Erstellen Sie mühelos generative KI-Erfahrungen durch die Integration von MongoDB mit Vertex AI und BigQuery von Google Cloud, um die Bereitstellung zu beschleunigen und weiterhin eine führende Rolle bei KI-Innovationen zu spielen.

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LangChain-Logo

Die Kombination von MongoDB Atlas mit LangChain vereinfacht und optimiert die Entwicklung und Bereitstellung generativer KI-Anwendungen.

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Anthropic-Logo

Mit den Claude-Modellen von Anthropic und MongoDB können Sie KI-Anwendungen bereitstellen, die interne Datenquellen nutzen, um genauere und relevantere Ergebnisse zu erzielen.

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LamaIndex-Logo

Verbessern Sie Suchfunktionen und Datenabruf, erstellen Sie effektive Empfehlungssysteme, führen Sie detaillierte Dokumentenanalysen durch, erstellen Sie komplexe Chatbots und vieles mehr.

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Beginnen Sie mit der Erstellung von KI-Anwendungen mit MongoDB

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