MongoDB y la Inteligencia Artificial
_Spot.svg?auto=format%252Ccompress)
El panorama de las cargas de trabajo de IA
Aplicaciones enriquecidas con IA generativa
Las aplicaciones inteligentes de hoy van más allá de las analíticas predictivas para crear experiencias completamente nuevas, desde chatbots que ofrecen asistencia técnica personalizada hasta imágenes, código, audio y video generados por IA, todo desde entradas de lenguaje natural y en tiempo real.
Aplicaciones enriquecidas con IA tradicional
La mayoría de las aplicaciones modernas aprovechan las analíticas para crear un experiencia del cliente más significativa y reactiva. Mediante el uso de modelos de machine learning, la IA automatiza la toma de decisiones complejas para la personalización, la prevención de fraudes, el mantenimiento predictivo y más.
Almacenes de características e inferencias
Los almacenes de características son sistemas utilizados para almacenar y servir atributos utilizados en modelos de machine learning. Los almacenes de características fuera de línea priorizan el alto rendimiento y se utilizan para la capacitación modelo. Los almacenes de inferencias, o almacenes de características en línea, dan prioridad a la baja latencia para realizar inferencias en tiempo real y servir aplicaciones en directo.
Recursos para crear aplicaciones basadas en IA
Descubra cómo aprovechar MongoDB para optimizar el desarrollo de la próxima generación de aplicaciones basadas en IA.
Ver recursosCapacidades principales de la plataforma
Unifique diferentes servicios de datos
Simplifique el ciclo de vida de la IA mediante servicios de datos operativos, analíticos y de IA que aprovechan un único modelo de datos y una única API de consulta, además de una plataforma multicloud altamente escalable y segura.
Modelo de documento flexible
Innove y experimente con nuevos parámetros y datos de cualquier tipo al conseguir, almacenar e indexar datos sin un diseño de esquemas extenso ni modificaciones continuas.
Asignación a niveles y almacenamiento optimizados
Simplifique el ciclo de vida de la IA mediante servicios de datos operativos, analíticos y de IA que aprovechan un único modelo de datos y una única API de consulta, además de una plataforma multicloud altamente escalable y segura.
API expresiva y familiar
Mejore la productividad de los desarrolladores y los equipos de aprendizaje automático/IA con una única API de consulta expresiva que simplifica la preparación de datos, el entrenamiento de modelos, la inferencia y la recuperación de conocimientos.
Capacidades de vectores nativos
Mejore las aplicaciones con IA generativa a través de almacenes de datos de vectores y documentos integrados de forma nativa sin la infraestructura adicional para aprovisionar, proteger o administrar.
Integraciones amplias
Desarrolle aplicaciones enriquecidas con IA con la plataforma de datos multicloud líder para desarrolladores y un sólido ecosistema de socios de IA, incluidas las plataformas MLOps y LLM de código abierto.
“Toda la lógica empresarial de nuestra plataforma necesita tomar decisiones muy rápido. Todo se ejecuta en Atlas, lo que nos permite movernos más rápido porque no tenemos que preocuparnos por implementaciones o escalamientos. Cada vez que necesitamos agregar más campos, más consultas, más pasos en la lógica empresarial, Atlas simplemente funciona para todo. No tenemos que pensar en eso”.
“Con la plataforma de datos para desarrolladores de MongoDB, podemos administrar sin esfuerzo un abanico en expansión de interacciones de usuario, que abarca diversos tipos de datos, como texto, mientras mantenemos los niveles de rendimiento máximos”.
“Con Atlas Vector Search, ahora tenemos una base de datos completa de vectores/metadatos, que ha sido probada en campo durante una década, que resuelve nuestras densas necesidades de recuperación [para llevar a cabo la generación aumentada de recuperación (RAG)]. No es necesario implementar una nueva base de datos que tendríamos que gestionar y aprender”.
Desarrolle aplicaciones de aprendizaje automático/IA con un conjunto de servicios de datos integrados
Base de Datos
Un servicio de base de datos multicloud creado para la resiliencia, la escalabilidad, la privacidad de los datos y la seguridad.
Búsqueda de vectores
Gracias a su unificación con la base de datos de Atlas y con integraciones de asistencia técnica en LLM, Atlas Vector Search es una forma fácil y rápida de desarrollar aplicaciones de búsqueda semántica y basadas en IA.
Búsqueda de texto completo
Combinar la búsqueda por palabras clave mediante Atlas Search con la búsqueda semántica a través de Atlas Vector Search para mejorar la relevancia y la precisión de las indicaciones para los LLM.
Activadores y funciones
Ejecute código automáticamente en respuesta a cambios en la base de datos o a eventos del usuario, o en intervalos preestablecidos. Interactúe fácilmente con los modelos de aprendizaje automático implementados como puntos finales REST.
Colecciones de time-series
Desarrolle y ejecute aplicaciones analíticas intensivas en datos combinando la flexibilidad del modelo de documentos con colecciones de time-series.
Federación de Datos
Consulte, transforme y agregue datos fácilmente en bases de datos de Atlas y almacenamientos de objetos en la nube.
Atlas Stream Processing (vista previa)
Transforme las aplicaciones de aprendizaje automático/IA que requieren detección de sesgo, almacenes de características y pipelines de enriquecimiento. Unifique el trabajo con datos en movimiento y en reposo.
Spark Connector
Desarrolle nuevas clases de aplicaciones de IA sofisticadas que combinen datos de MongoDB y datos de gran volumen y alta velocidad en Apache Spark y Databricks.
PyMongoArrow
Mueva datos de manera eficiente entre MongoDB y las principales bibliotecas de aprendizaje automático, incluidas Pandas y Scikit-learn.
Inteligencia basada en aplicaciones: Una guía para líderes tecnológicos
Para desarrollar esta nueva generación de aplicaciones, tenemos que hacer las cosas de otra manera. Ya no podemos confiar en simplemente copiar nuestros datos de los sistemas operativos a sistemas de analítica centralizados. En cambio, debemos llevar una nueva clase de procesamiento de IA y analítica directamente a la fuente de los datos; a las propias aplicaciones. A esto lo llamamos inteligencia basada en aplicaciones.
Definir la próxima ola de aplicaciones modernas
MongoDB Atlas pone potentes capacidades de IA y analítica directamente en manos de desarrolladores de maneras que se adaptan a sus flujos de trabajo, marcos y lenguajes.
Obtenga más información sobre los requisitos para ofrecer inteligencia basada en aplicaciones con éxito y sobre cómo puede comenzar.
Programa para innovadores en IA de MongoDB
Vaya de 0 a 1 y a listo para empresas con MongoDB Atlas y LLM
Comience con MongoDB Atlas, marcos de IA generativa populares y LLM para desarrollar su aplicación de próxima generación que pueda funcionar a escala.
Convertir MongoDB en una base de datos predictiva
Usar MongoDB y MindsDB para mejorar las capacidades predictivas de los equipos de ciencia e ingeniería de datos.
Tutorial de búsqueda semántica con Atlas Vector Search y OpenAI
Aprenda cómo hacer una llamada a una API de OpenAI y una consulta de búsqueda de vectores en MongoDB Atlas.
Use MongoDB Atlas y Databricks en conjunto
Un análisis profundo sobre la integración de MongoDB Atlas y Databricks.
Desarrolle un motor de suscripción basado en aprendizaje automático
Crear un modelo de seguro basado en el uso con MongoDB y Databricks.
_Spot_BS_SpringGreen.svg?auto=format%252Ccompress)