MongoDB y sus socios han desarrollado integraciones de productos específicas para ayudar a aprovechar MongoDB en las aplicaciones impulsadas por IA y agentes de IA.
Esta página destaca las integraciones de IA más destacadas que MongoDB y sus socios han desarrollado. Puede usarlas con proveedores de IA populares y... LLMa través de sus métodos de conexión estándar y API.Para obtener una lista completa de integraciones y servicios de socios, consulte Catálogo del ecosistema de socios de MongoDB.
Frameworks
Se pueden utilizar los siguientes marcos de código abierto para almacenar datos personalizados en sus clústeres de MongoDB e implementar características como RAG con MongoDB Vector Search.
Marco | Descripción | Documentación |
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Marco para desarrollar aplicaciones de IA mediante el uso de "strings", componentes específicos de LangChain que se pueden combinar para diversos casos de uso. La integración de LangChain con MongoDB ofrece varios componentes para RAG. | ||
Aporta las capacidades de LangChain al ecosistema de Go. | ||
Aporta las capacidades de LangChain a Java. | ||
Marco que proporciona varias herramientas para conectar fuentes de datos personalizadas a LLM y desarrollar aplicaciones RAG. | ||
Marco de Microsoft que combina varios servicios de IA con sus aplicaciones para casos de uso, incluyendo RAG. | ||
Marco de Python para desarrollar aplicaciones personalizadas con LLM, modelos de incrustación, búsqueda vectorial y más para casos de uso como RAG. | ||
Aplica los principios de diseño de Spring a aplicaciones de IA para casos de uso que incluyen RAG. |
frameworks de agentes
Se pueden utilizar los siguientes frameworks de código abierto para compilar agentes de IA y aplicaciones multiagente que utilicen MongoDB para implementar características como RAG de agentes y memoria de agentes.
Marco | Descripción | Documentación |
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Marco especializado dentro del ecosistema LangChain para desarrollar agentes de IA y flujos de trabajo complejos de múltiples agentes, con soporte para persistencia, transmisión y memoria. | ||
Marco de Python para construir agentes de IA autónomos con roles especializados y aplicaciones multiagente con "equipos" que pueden completar tareas complejas delegando el trabajo entre ellos. |
Plataformas
También puede integrarse con las siguientes plataformas empresariales para compilar aplicaciones de IA generativa. Estas plataformas proporcionan modelos preentrenados y otras herramientas para ayudarle a compilar aplicaciones y agentes de IA en producción.
Plataforma | Descripción | Documentación |
|---|---|---|
Plataforma totalmente gestionada para desarrollar aplicaciones de IA generativa. Integrar MongoDB como una Base de Conocimiento para almacenar datos personalizados en MongoDB Atlas, implementar RAG e implementar agentes. | ||
Plataforma de Google Cloud para desarrollar e implementar aplicaciones y agentes de IA. Incluye herramientas y modelos preentrenados de Google que se pueden usar con MongoDB Atlas para RAG y otros casos de uso, como queries en lenguaje natural. |
Herramientas
Puede integrarse con las siguientes herramientas de IA.
Herramienta | Descripción | Documentación |
|---|---|---|
Model Context Protocolo (MCP) es un estándar abierto sobre cómo los LLM se conectan y para la interacción con recursos y servicios externos. Se puede utilizar nuestra implementación oficial del servidor MCP para interactuar con los datos y clústeres de MongoDB desde las herramientas de IA agénticas. | ||
Herramienta de automatización de flujos de trabajo sin código que permite compilar flujos de trabajo autónomos a través de nodos interactivos en un lienzo visual. Brinda soporte a múltiples nodos de MongoDB, incluyendo nodos para RAG y memoria para sus agentes de IA. |
Integraciones mantenidas por la comunidad
La comunidad mantiene varias integraciones con MongoDB. Estas son integraciones a las que se contribuye de código abierto, pero que no son gestionadas directamente por MongoDB. La siguiente tabla destaca algunas de estas integraciones.
Integración | Descripción | Documentación |
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Marco de TypeScript de código abierto que proporciona componentes para construir agentes de IA, incluidos flujos de trabajo, RAG y evaluaciones. Utilizar MongoDB para el almacenamiento y recuperación de vectores, RAG y memoria. |
Para preguntas o problemas con estas integraciones, consulte la documentación y los recursos proporcionados por los respectivos mantenedores del framework.