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MongoDB pour l'intelligence artificielle

MongoDB Atlas unifie les services de données d’IA opérationnels, analytiques et génératifs pour rationaliser la création d’applications enrichies par l’IA.
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Passez rapidement de l'idéation de l'IA à son passage à l'échelle
IA générative et recherche avancée
Découvrez comment les développeurs accélèrent la livraison d'applications enrichies par l'IA à l'échelle de la production en toute sécurité à l'aide d'une plateforme qui unifie les services de données opérationnelles et d'IA.Voir le livre blanc

Le paysage des charges de travail d’IA

Applications génératives enrichies par l'IA

Applications génératives enrichies par l'IA

Les applications intelligentes d'aujourd'hui vont au-delà de l'analyse prédictive pour créer des expériences totalement nouvelles - des chatbots offrant une assistance personnalisée aux images, codes, sons et vidéos générés par l'IA - le tout à partir d'entrées en langage naturel et en temps réel.
Applications traditionnelles enrichies par l'IA

Applications traditionnelles enrichies par l'IA

La plupart des applications actuelles exploitent les analyses pour créer des expériences client plus pertinentes et plus réactives. Grâce à l'utilisation de modèles d'apprentissage automatique, l'IA automatise les prises de décision complexes pour la personnalisation, la prévention de la fraude, la maintenance prédictive, etc.
Magasins de fonctionnalités et d'inférences

Magasins de fonctionnalités et d'inférences

Les magasins de fonctionnalités sont des systèmes utilisés pour stocker et servir les attributs utilisés dans les modèles d'apprentissage automatique. Les magasins de fonctionnalités hors ligne donnent la priorité au haut débit et sont utilisés pour entraîner les modèles. Les magasins d'inférences, ou magasins de fonctionnalités en ligne, donnent la priorité à une faible latence pour les inférences en temps réel et les applications en direct.
Intégration de l’IA générative et de la recherche avancée dans vos applications avec MongoDB Atlas

Ressources pour la création d'applications alimentées par l'IA

Découvrez comment tirer parti de MongoDB pour rationaliser le développement de la prochaine génération d'applications alimentées par l'IA.

Ressources

Capacités de base de la plateforme

mdb_union_concept

Unifier les différents services de données

Simplifiez le cycle de vie de l'IA grâce à des services de données opérationnels, analytiques et d'IA qui tirent parti d'un modèle de données unique et d'une API de requête unique sur une plateforme multi-cloud hautement évolutive et sécurisée.

mdb_document_model

Document model flexible

Innovez et expérimentez avec de nouveaux paramètres et des données de tout type en enregistrant, stockant et indexant les données sans conception de schéma fastidieux ni de modifications continues.

mdb_buckets

Optimisation du stockage et de la hiérarchisation

Obtenir un débit élevé et une faible latence pour les magasins d'inférence grâce à la combinaison de la hiérarchisation et la fédération des données avec l'indexation des lignes et des colonnes dans une base de données opérationnelle évolutive horizontalement.

atlas_query_api

Une API expressive et familière

Améliorez la productivité des développeurs et des équipes de ML/IA grâce à une API de requête unique et expressive qui simplifie la préparation des données, la formation des modèles, l'inférence et l'extraction des connaissances.

mdb_vector_search

Capacités vectorielles natives

Améliorez les applications grâce à l'IA générative à travers des magasins de données vectoriels et documentaires intégrés de manière native, sans infrastructure supplémentaire à provisionner, sécuriser ou gérer.

atlas_integration

Intégrations étendues

Créez des applications enrichies par l'IA à l'aide de la principale plateforme de données de développement multi-cloud et un solide écosystème de partenaires en IA comprenant des plateformes MLOps et des LLM open source.

API D'IA DANS LE LOGICIEL
« Toute la logique métier de notre plateforme doit prendre des décisions très rapidement. Tout fonctionne sur Atlas, ce qui nous permet d'avancer plus rapidement, car nous n'avons pas à nous soucier du déploiement ou de la mise à l'échelle. Chaque fois que nous avons besoin d'ajouter des champs, des requêtes ou des étapes dans la logique commerciale, Atlas fonctionne. Nous n'avons pas besoin d'y penser. »
Amit Ben
Fondateur/CEO, OneAI
Lire le témoignage complet
APPLICATIONS ENRICHIES PAR L'IA
« Grâce à la developer data platform de MongoDB, nous pouvons gérer facilement un nombre toujours plus grand d'interactions avec les utilisateurs, couvrant divers types de données comme le texte, tout en maintenant des niveaux de performance optimaux. »
Benjamin Mayr
Cofondateur et vice-président ingénierie de Cognigy
TRANSFORMER LES INFORMATIONS SUR LES CYBER-RISQUES
« Grâce à Atlas Vector Search, nous disposons désormais d'une base de données vectorielles et de métadonnées complète, qui a fait ses preuves depuis plus de dix ans et qui répond à nos gros besoins en matière de récupération des données [pour effectuer une génération augmentée de récupération]. Il n'est pas nécessaire de déployer une nouvelle base de données que nous devrions gérer et assimiler. »
Pierce Lamb
Ingénieur logiciel senior de VISO TRUST
APPAREILS INTELLIGENTS CONNECTÉS DANS L'IDO
« Grâce à MongoDB Atlas, nous sommes en mesure d'ajouter des capteurs et des champs que nous lisons instantanément sans devoir repenser intégralement le schéma. »
Dirk Slama
Vice-président co-innovation et alliances IT/IoT de Bosch
GESTION AUTOMATISÉE DES STOCKS DANS LE SECTEUR DU COMMERCE DE DÉTAIL
« Nous pouvions agir rapidement et apporter des modifications selon nos besoins. Nous pouvions facilement extraire des données afin que notre data scientist les analyse, ce qui nous permet de perfectionner nos processus. »
Larry Steinberg
CTO de Rent the Runway

Créez des applications de ML/IA avec des services de données intégrés

atlas_database

Base de données

Un service de base de données multi-cloud conçu pour la résilience, l'évolutivité et les plus hauts niveaux de confidentialité et de sécurité des données.

mdb_vector_search

Vector Search

Unifié avec Atlas Database et avec des intégrations de support dans LLM, Atlas Vector Search est un moyen rapide et facile de créer des applications de recherche sémantique et basées sur l'IA.

atlas_search

Full-text search

Combinez la recherche par mot-clé d'Atlas Search avec la recherche sémantique optimisée par Atlas Vector Search pour améliorer la pertinence et la précision des invites pour les LLM.

atlas_triggers

Déclencheurs et fonctions

Exécutez automatiquement du code en réponse à des modifications de la base de données, des événements utilisateur ou des intervalles prédéfinis. Interagissez facilement avec les modèles de machine learning déployés en tant que points de terminaison REST.

mdb_time_series

Collections de time series

Créez et exécutez des applications analytiques à forte intensité de données en combinant la flexibilité du document model avec des collections de séries temporelles.

atlas_data_federation

Data Federation

Interrogez, transformez et agrégez en toute transparence les données des bases de données Atlas et du stockage d'objets cloud.

atlas_stream_processing

Atlas Stream Processing (aperçu)

Transformez la création d'applications de ML/IA nécessitant une détection des failles, des magasins de fonctionnalités et des pipelines d'enrichissement. Unifiez le travail avec les données en mouvement et au repos.

connectors

Connecteur Spark

Créez de nouvelles classes d'applications d'IA sophistiquées combinant des données MongoDB et des données à grande vitesse et à volume élevé dans Apache Spark et Databricks.

atlas_drivers

PyMongoArrow

Déplacez efficacement les données entre MongoDB et les principales bibliothèques de machine learning, notamment Pandas et Scikit-learn.

Renseignements basés sur les applications : un guide pour les leaders technologiques

Pour être compétitif et gagner dans l'économie numérique, vous devez rendre vos applications plus intelligentes. Les applications intelligentes utilisent les données, l'IA et l'analytique pour dialoguer avec les utilisateurs en langage naturel, générer des informations et prendre des mesures de manière autonome.

Pour créer cette nouvelle génération d'applications, nous devons faire les choses différemment. Nous ne pouvons plus nous contenter de copier nos données des systèmes opérationnels vers des systèmes d'analyse centralisés. Au lieu de cela, nous devons apporter une nouvelle classe d'IA et de traitement analytique directement à la source des données, c'est-à-dire aux applications elles-mêmes. C'est ce que nous appelons les renseignements basés sur les applications.

Modèle de conception pour les renseignements basés sur les applications
Définir la prochaine vague d'applications modernes

MongoDB Atlas met de puissantes capacités d'IA et d'analyse directement entre les mains des développeurs, selon des modalités qui s'adaptent à leurs flux de travail, à leurs frameworks et à leurs langues.

Apprenez-en davantage sur les conditions requises pour fournir avec succès des renseignements basés sur les applications et sur la manière de démarrer.

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Programme MongoDB AI Innovators

Du prototype à la production, assurez-vous que vos applications alimentées par l'IA sont fondées sur la vérité avec les données opérationnelles les plus récentes, tout en respectant l'évolutivité, la sécurité et les performances attendues par les utilisateurs. Travaillez avec des experts de MongoDB et poursuivez les collaborations avec les partenaires, les optimisations et les actions commerciales conjointes.
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Utiliser MongoDB Atlas et Databricks ensemble

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