Atlas
MongoDB Atlas
Une base de données vectorielle, et bien plus encore
Profitez de la liberté et de la flexibilité qu’offre l’utilisation de MongoDB Atlas comme base de données vectorielle pour stocker et rechercher des vecteurs à côté de vos données opérationnelles.
Fonctionnalités natives de base de données vectorielle
Les embeddings vectoriels sont des représentations numériques de données et de leur contexte associé. MongoDB Atlas unifie les embeddings vectoriels avec les données d’application en direct dans une base de données multicloud unique et entièrement gérée, qui répond aux besoins des charges de travail transactionnelles, de recherche et de récupération, d’analytique intégrée, de requêtes géospatiales et de flux de données.
Des grands modèles de langage plus intelligents avec la RAG
La génération augmentée par récupération (RAG) permet aux grands modèles de langage (LLM) d’accéder à des données actualisées en temps réel, comblant ainsi les lacunes de connaissances sur lesquelles les LLM ne sont pas entraînés. La RAG vous permet de créer des expériences hyper-personnalisées adaptées aux besoins de votre activité à partir de vos propres données d’entreprise.
Réduisez la complexité, augmentez la productivité
Les technologies de niche engendrent des expériences de développement fragmentées et inefficaces. Au lieu d’ajouter une base de données vectorielle indépendante, Atlas vous procure toutes les fonctionnalités nécessaires pour créer des applications d’IA générative tout en réduisant la prolifération, la complexité et les coûts opérationnels pour les développeurs, le tout sur une seule plateforme.
Isolation des workloads pour l'évolutivité et la disponibilité
Mettez en place une infrastructure dédiée pour les charges de travail Atlas Vector Search. Optimisez les ressources de calcul pour répartir la recherche et la base de données indépendamment, offrant ainsi une disponibilité et des performances accrues.
Flexibilité du cloud et intégration de l’écosystème d’IA
Certaines applications optimisées par l’IA nécessitent une infrastructure ML spécialisée provenant d’un fournisseur de cloud ou de modèles particulier. MongoDB Atlas propose de manière unique des clusters de bases de données mondiaux et multicloud sur tous les principaux fournisseurs de cloud, et prend en charge les intégrations générées par la grande majorité des fournisseurs de modèles.« En tant que plateforme d’ingestion et de prétraitement du langage naturel la plus utilisée au monde, un partenariat avec MongoDB était un choix naturel pour nous. Cette collaboration permet de développer encore plus rapidement des applications intelligentes. Ensemble, nous améliorons la manière dont les entreprises exploitent leurs données. »
« Nous utilisons les phrases stockées dans MongoDB pour entraîner nos modèles et faciliter l’inférence en temps réel. Du fait de la flexibilité de son modèle de données documentaire, MongoDB est la solution idéale pour stocker la diversité des contenus structurés et non structurés, ainsi que les caractéristiques que nos modèles de ML traduisent. »
« Le document model de MongoDB nous permet véritablement de déployer nos ailes et d’explorer librement de nouvelles capacités pour l’IA, telles que de nouvelles prédictions, de nouveaux insights et de nouveaux points de données de sortie. Avec une autre plateforme, nous serions constamment obligés d’intervenir sur l’infrastructure sous\-jacente et d’en assurer la maintenance. Nous pouvons désormais ajouter, développer et explorer de nouvelles capacités de manière continue. »
« L’introduction d’Atlas Vector Search accompagnée du tutoriel sur la création d’applications d’IA générative m’a fourni un modèle rapide et prêt à l’emploi qui rassemble une base de données pour les données sources, la recherche vectorielle pour la recherche sémantique alimentée par l’IA et des pipelines de données réactifs en temps réel pour maintenir le tout à jour, sur une seule plateforme, avec une seule copie des données et une API de développement unifiée. »
Prêt à démarrer?
Tirez parti de la RAG, des LLM et de vos propres données privées pour créer des applications transformatrices alimentées par l’IA à l’aide des fonctionnalités natives de bases de données vectorielles de MongoDB Atlas.
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