Atlas
MongoDB Atlas
Una base de datos vectorial y mucho más
Disfrute de la libertad y flexibilidad de utilizar MongoDB Atlas como base de datos vectorial para almacenar y búsqueda vectores junto con sus datos operativos.
Características nativas de la base de datos vectorial
Las incrustaciones vectoriales son representaciones numéricas de datos y su contexto relacionado. MongoDB Atlas unifica las incrustaciones vectoriales con los datos de aplicación en vivo en una única base de datos multi-nube totalmente gestionada que gestiona las necesidades de cargas de trabajo transaccionales, de búsqueda y recuperación, análisis en la aplicación, geoespaciales y de transmisión.
Haga que los LLM sean más inteligentes con RAG
La Generación de recuperación aumentada (RAG) proporciona a los grandes modelos de lenguaje (LLM) acceso a datos en vivo y actualizados, llenando las lagunas de conocimiento para las que los LLM no están entrenados. RAG le permite compilar experiencias hiperpersonalizadas adaptadas exclusivamente a las necesidades del negocio utilizando sus propios datos de empresas.
Reduzca la complejidad, aumente la productividad
Las tecnologías de nicho conducen a experiencias de desarrollador fragmentadas e ineficientes. En lugar de añadir una base de datos vectorial autónoma, Atlas le proporciona todas las características necesarias para compilar aplicaciones impulsadas por IA generativa, reduciendo la dispersión, la complejidad y los gastos en general para los desarrolladores, todo en una única plataforma.
Aislamiento de cargas de trabajo para escalabilidad y disponibilidad
Configure una infraestructura dedicada para las cargas de trabajo de Atlas Vector Search. Optimice los Recursos informáticos para escalar la búsqueda y la base de datos de manera independiente, proporcionando un mejor rendimiento a gran escala con alta disponibilidad.
Flexibilidad de Cloud e integración del ecosistema de IA
Algunas aplicaciones habilitadas por IA requieren una infraestructura especializada de aprendizaje automático de un Proveedor de cloud o modelos en particular. MongoDB Atlas ofrece de forma única clústeres de bases de datos globales y multi-nube en todos los principales proveedores de nube, y admite incrustaciones generadas por la gran mayoría de los Proveedores de modelos.ESTUDIO DE CASO DE GEN IA
Brian Raymond
“Como la plataforma de ingesta y preprocesamiento de lenguaje natural más utilizada del mundo, emparejar con MongoDB fue una elección natural para nosotros. Esta colaboración permite un desarrollo aún más rápido de aplicaciones inteligentes. "Juntos, estamos allanando el camino para que las empresas aprovechen sus datos.”
Fundador y CEO, Unstructured.io
ESTUDIO DE CASO DE GEN IA
Himanshu Sharma
“Utilizamos las oraciones almacenadas en MongoDB para entrenar nuestros modelos y dar soporte a la inferencia en tiempo real. La flexibilidad de su modelo de datos de documento hizo de MongoDB la opción ideal para almacenar la diversidad de contenido estructurado y no estructurado, así como las características que traducen nuestros modelos de aprendizaje automático.
Cofundador y CEO, Devnagri
ESTUDIO DE CASO DE GEN IA
Amit Ben
El document model de MongoDB realmente nos permite desplegar nuestras alas y explorar libremente nuevas capacidades para la IA, como nuevas predicciones, nuevas perspectivas y nuevos puntos de datos de salida. Con cualquier otra plataforma, tendríamos que go constantemente a la infraestructura subyacente y mantenerla. "Ahora, podemos agregar, expandir y explorar nuevas capacidades de forma continua.”
CEO/Fundador, One IA
ESTUDIO DE CASO DE GEN IA
Raj Thaker
«La introducción de Atlas Vector Search y el tutorial de Creación de aplicaciones de IA generativa me proporcionaron un esquema rápido y listo para usar que integra una base de datos para datos de origen, búsqueda vectorial para búsqueda semántica impulsada por IA, y pipelines de datos en tiempo real y reactivos para mantener todo actualizado, todo en una única plataforma con una sola copia de los datos y una API de desarrollador unificada»
Director general de tecnología y cofundador de Crewmate
¿Listo para empezar?
Comience a aprovechar RAG, LLM y sus propios datos privados para compilar aplicaciones transformadoras impulsadas por IA utilizando las características nativas de base de datos vectorial en MongoDB Atlas.
_Thumbnail_BS_SpringGreen_1.svg?auto=format%252Ccompress)