Puedes crear funciones y aplicaciones de IA con MongoDB Vector Search. Consulta las siguientes páginas para aprender a implementar casos de uso y patrones de diseño comunes.
Búsqueda semántica
MongoDB Vector Search le permite realizar búsquedas semánticas en texto, imágenes, datos multimodales y otros tipos de datos indexando y buscando datos que haya convertido en incrustaciones vectoriales.
Para comenzar, consulte Cómo realizar una búsqueda semántica en los datos de su clúster Atlas.
Generación Aumentada de Recuperación (RAG)
RAG permite combinar modelos de lenguaje con datos propios recuperando el contexto relevante antes de generar respuestas. Este patrón permite crear aplicaciones de IA que ofrecen respuestas más precisas y específicas del dominio, basadas en datos personalizados.
Para obtener más información y comenzar, consulte Recuperación-Generación Aumentada (RAG) con MongoDB.
También puede implementar RAG localmente, sin necesidad de ClavesAPI de proveedores de LLM. Para obtener más información, consulte "Crear una implementación de RAG local con MongoDB Vector Search".
Agentes de IA
MongoDB ofrece varias características para desarrollar agentes de IA. Como base de datos tanto de vectores como de documentos, MongoDB admite varios métodos de búsqueda para RAG agéntica, así como el almacenamiento de interacciones de agentes en la misma base de datos para la memoria a corto y largo plazo de los agentes.
Para obtener más información y comenzar,consulte Crear agentes de IA con MongoDB.
Requisitos previos
Para completar los tutoriales de estas páginas, debes tener lo siguiente:
Uno de los siguientes tipos de clúster de MongoDB:
Un clúster de Atlas que ejecuta la versión 6.0.11, 7.0.2 o posterior de MongoDB. Asegúrese de que su dirección IP esté incluida en la lista de acceso de su proyecto Atlas.
Una implementación local de Atlas creada con la CLI de Atlas. Para obtener más información, consulte Crear una implementación de Atlas local.
Un clúster de MongoDB Community o Enterprise con Search y Vector Search instalados.
Project Data Access Adminacceso al proyecto para crear índices de búsqueda vectorial MongoDB.Los datos de muestra cargados en su clúster MongoDB.
mongosho un controlador MongoDB compatible para ejecutar consultas en su clúster.
Nota
Puede ejecutar consultas de búsqueda vectorial de MongoDB usando cualquier controlador durante la $vectorSearch etapa de agregación. Estos tutoriales incluyen ejemplos de una selección de controladores. Consulte la página del tutorial correspondiente para obtener más información.