Nous entrons dans une nouvelle ère d’applications alimentées par l’IA. Comme lors des sauts technologiques précédents, les développeurs et les données font partie intégrante de l’enrichissement des expériences client.
MongoDB permet aux développeurs de créer des applications d’IA impressionnantes à partir de données unifiées sur notre base de données moderne de pointe.
Unifier les données opérationnelles et vectorielles
Se connecter aux principaux modèles, frameworks et partenaires
Développer sur n’importe quel cloud sans risque de verrouillage
Le soutien de MongoDB envers l’innovation et les startups dans le domaine de l’IA est ouvert à un large éventail de tailles et de modèles d’entreprises selon différentes modalités.
Le MAAP offre aux organisations une pile technologique intégrée de bout en bout pour créer et déployer rapidement des applications enrichies par la technologie d’IA générative.
MongoDB est membre fondateur de l’U.S. Artificial Intelligence Safety Institute Consortium (AISIC), un groupe consultatif visant à créer une IA sûre et digne de confiance.
MongoDB est né en 2007 d’une prise de conscience : les développeurs avaient besoin d’une manière plus naturelle de travailler avec les données. Le document model est ainsi apparu, faisant le lien avec la façon dont les développeurs pensent et codent.
Depuis lors, MongoDB a continuellement évolué pour répondre aux exigences toujours changeantes des applications modernes, y compris celles utilisant l’IA.
La base de données moderne unifiée de MongoDB intègre notre magasin de données opérationnelles hautement sécurisé et distribué mondialement avec la recherche en texte intégral, la recherche vectorielle, l’analyse intégrée aux applications, le traitement des flux et la possibilité d’exécuter des applications partout. MongoDB est conçu pour les applications modernes d’aujourd’hui et de demain.
« En utilisant MongoDB, j’ai développé un moteur de recherche sémantique pour démocratiser les données d’observabilité, permettant aux experts non techniques de formuler des requêtes personnalisées en langage naturel afin d’extraire rapidement de nouvelles informations des fichiers journaux. »
« MongoDB Vector Search a révolutionné ma manière d’interroger les données en permettant des recherches basées sur la similitude, ce qui a considérablement amélioré mes applications. »
« L’efficacité du stockage des embeddings vectoriels directement à côté des données sources dans MongoDB simplifie à la fois l’architecture des données et accélère le développement et le requêtage. »
« J’ai utilisé MongoDB dans divers projets d’IA, notamment ceux axés sur le traitement du langage naturel et les systèmes de recommandation. Sa flexibilité s’est révélée idéale pour traiter de grands volumes de données non structurées. »
« Chez Pursuit, nous simplifions la collaboration avec les autorités publiques en utilisant l’IA pour optimiser l’ensemble du cycle de vie des contrats. Nous avons intégré MongoDB dans nos produits. Cela a été extrêmement utile pour nous permettre de créer des produits minimums viables (MVP) et de prototyper de nouvelles idées. »