Atlas
MongoDB Atlas
Un database vettoriale e molto altro ancora
Goditi la libertà e la flessibilità di usare MongoDB Atlas come database vettoriale per archiviare e cercare vettori insieme ai tuoi dati operativi.
Funzionalità native di database vettoriali
Gli incorporamenti vettoriali sono rappresentazioni numeriche dei dati e del contesto correlato. MongoDB Atlas unifica gli incorporamenti vettoriali con i dati delle applicazioni in tempo reale in un unico database multi-cloud completamente gestito che gestisce le esigenze dei carichi di lavoro transazionali, di ricerca e recupero, di analytics in-app, geospaziali e di streaming.
Rendi gli LLM più intelligenti con la RAG
La RAG (Retrieval Augmented Generation) consente agli LLM (Large Language Models) di avere accesso a dati aggiornati e in tempo reale, colmando le lacune di conoscenza su cui gli LLM non sono addestrati. La RAG ti consente di creare esperienze iperpersonalizzate, studiate appositamente per le esigenze di azienda, utilizzando i tuoi dati di azienda.
Riduci la complessità, aumenta la produttività
Le tecnologie di nicchia portano a esperienze di sviluppo frammentate e inefficienti. Invece di aggiungere un database vettoriale autonomo, Atlas ti offre tutte le funzionalità necessarie per creare applicazioni basate su Generative AI, riducendo al contempo la proliferazione, la complessità e i costi generali per gli sviluppatori, il tutto in un'unica piattaforma.
Isolamento del carico di lavoro per scalabilità e disponibilità
Imposta un'infrastruttura dedicata per i carichi di lavoro di Atlas Vector Search. Ottimizza le risorse di calcolo per scalare la ricerca e il database in modo indipendente, offrendo prestazioni migliori su larga scala con maggiore disponibilità.
Flessibilità del cloud e integrazione dell'ecosistema AI
Alcune applicazioni abilitate all'AI richiedono un'infrastruttura ML specializzata di un particolare fornitore di cloud o di modelli. MongoDB Atlas offre in modo esclusivo cluster di database globali e multi-cloud su tutti i principali provider di cloud e supporta gli incorporamenti generati dalla stragrande maggioranza dei fornitori di modelli.CASE STUDY DI GENERATIVE AI
Brian Raymond
"In qualità di piattaforma di ingestione e pre\-elaborazione del linguaggio naturale più utilizzata al mondo, diventare partner di MongoDB è stata una scelta naturale per noi. Questa collaborazione consente uno sviluppo ancora più rapido delle applicazioni intelligenti. Insieme, stiamo spianando la strada per come le aziende sfruttano i propri dati."
Fondatore/CEO, Unstructured.io
CASE STUDY DI GENERATIVE AI
Himanshu Sharma
"Utilizziamo le frasi memorizzate in MongoDB per addestrare i nostri modelli e supportare l'inferenza in tempo reale. La flessibilità del suo data model doc ha reso MongoDB la soluzione ideale per archiviare la diversità di contenuti e funzionalità strutturati e non strutturati tradotti dai nostri modelli ML."
Co-fondatore/CEO, Devnagri
CASE STUDY DI GENERATIVE AI
Amit Ben
"Il document model di MongoDB ci consente davvero di spiccare il volo ed esplorare liberamente nuove funzionalità per l'AI, come nuove previsioni, nuovi insight e nuovi punti dati di output. Con qualsiasi altra piattaforma, dovremmo tornare costantemente all'infrastruttura sottostante e mantenerla. Ora possiamo aggiungere, espandere ed esplorare nuove funzionalità su base continuativa."
CEO/Fondatore, One AI
CASE STUDY DI GENERATIVE AI
Raj Thaker
"L'introduzione di Atlas Vector Search e il tutorial sulla creazione di applicazioni con Generative AI mi hanno fornito un progetto rapido e pronto che riunisce un database per i dati di origine, la ricerca vettoriale per la ricerca semantica alimentata dall'AI e le pipeline di dati reattive e in tempo reale per mantenere tutto aggiornato, il tutto in un'unica piattaforma con un'unica copia dei dati e un'API unificata per gli sviluppatori."
CTO e cofondatore di Crewmate
Pronto per iniziare?
Inizia a sfruttare la RAG, gli LLM e i tuoi dati privati per creare applicazioni trasformative basate sull'AI utilizzando le funzionalità di database vettoriale native in MongoDB Atlas.
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