人工智慧專用 MongoDB
MongoDB Atlas 可安全地統一營運、非結構化與 AI 相關的資料，以便簡化構建 AI 充實應用程式流程。
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MongoDB AI 應用程式計畫
MongoDB AI 應用程式計畫為組織提供了加速從構思到大規模部署生成式 AI 應用程式所需的路徑、產業專業知識和技術等流程。
了解更多展現生成式人工智慧的價值
檢索增強型生成（RAG)
相關且及時的 AI 生成答案需要專有的業務資料。Atlas Vector Search 啟動 檢索增強生成（RAG）透過安全地提供 大型語言模型 達成 (檢索增強生成（RAG）) 使用案例。擁有專有的營運與業務資料環境。
瞭解領先產業如何運用人工智慧與 MongoDB Atlas 進行轉型
瞭解如何運用 MongoDB 簡化新一代 AI 驅動應用程式的開發流程。
閱讀白皮書全球最廣泛使用的開發者資料平台
統一多元的資料服務
透過營運、分析和 AI 資料服務簡化 AI 生命週期，這些服務在極度可擴展且安全的多雲端平台上運用單一資料模型與單一查詢 API。
彈性的文檔模型
透過登陸、儲存和索引資料來創新與實驗任何類型的全新參數與資料，擺脫冗長的模式設計或持續修改環節。
最佳化儲存體與層級
巧妙結合資料分層級與聯合與行列索引，在水平可擴展的營運資料庫中達成高吞吐量與低延遲的推論儲存。
栩栩如生且熟悉的 API
透過單一且栩栩如生的查詢 API 提升開發者與機器學習/人工智慧團隊的生產力，簡化資料準備、模型培訓、推論與知識檢索等流程。
原生向量功能
透過原生整合的向量與文檔資料儲存，運用生成式人工智慧增強型應用程式，即可無需配置、保護或管理額外的基礎設施。
廣泛整合
運用領先的多雲端開發者資料平台與強大的 AI 合作夥伴生態系統（包括 MLOps 平台與開源大型語言模型）構建 AI 充實應用程式。
應用程式導向的智慧
應用程式驅動的人工智慧為應用程式提供相關支援，這些應用程式運用 AI 和分析來呈現見解、自主採取行動並使用自然語言吸引使用者。
Atlas Stream Processing
轉型建置需要偏差檢測、功能儲存與擴充管道的 ML/AI 應用程式等流程。統一處理動態與靜態資料。
時間序列集合
透過巧妙結合文檔模型的彈性與時間序列集合來建立與運行資料密集型分析應用程式。
合作夥伴
為您的 AI 旅程提供相關支援
您是小型新創公司的開發者抑或是正在尋求如何開始使用生成式人工智慧相關指引的高階主管？無論您處於 AI 旅程的哪個階段，MongoDB 任一 AI 程式都能滿足您的需求。
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