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ATLAS

Vector Search. Crea app intelligenti con GenAI

Creare applicazioni intelligenti basate sulla ricerca semantica e sull'intelligenza artificiale generativa per qualsiasi tipo di dati.
Guarda il tutorial
Illustrazione di ricerca vettoriale Atlas.
Che cos'è la ricerca vettoriale Atlas?
Integra il tuo operational database e la ricerca vettoriale in un'unica piattaforma unificata e completamente gestita con un'interfaccia nativa MongoDB che sfrutta i modelli linguistici (LLM) attraverso frameworks popolari.Guarda il video di 3 minuti

Integrazioni

LangChain
LlamaIndex
OpenAI
Hugging Face
Cohere

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Casi d'uso principali per la ricerca vettoriale Atlas

Casi d'uso principali per la ricerca vettoriale Atlas

Atlas Vector Search consente di effettuare ricerche su dati non strutturati. È possibile incorporare vettori con modelli di apprendimento automatico come OpenAI e Hugging Face e memorizzarli e indicizzarli in Atlas per la retrieval augmented generation (RAG), la ricerca semantica, la raccomandazione, la personalizzazione dinamica e altri casi d'uso.Che cos'è la RAG?
Ricerca vettoriale semplificata

Ricerca vettoriale semplificata

Con Atlas Vector Search, gli sviluppatori possono creare esperienze basate sull'intelligenza artificiale e accedere a tutti i dati di cui hanno bisogno attraverso un'esperienza di sviluppo unificata e coerente sotto forma di MongoDB Query API. Il nostro nuovo stadio di aggregazione $vectorSearch semplifica ulteriormente le cose per chi già utilizza MongoDB.Ricerca vettoriale spiegata in 3 minuti
Evitare la synchronization tax

Evitare la synchronization tax

Memorizzate i vettori accanto ai dati e ai metadati di origine con la potenza del document model. Le incorporazioni vettoriali sono integrate con i dati dell'applicazione e indicizzate senza soluzione di continuità per le query semantiche, consentendo di costruire in modo più semplice e veloce.Che cos'è un database di documenti?
Di' addio al sovraccarico operativo

Di' addio al sovraccarico operativo

Atlas Vector Search si basa sulla piattaforma di dati per sviluppatori MongoDB Atlas. Automatizzate facilmente il provisioning, il patching, gli aggiornamenti, la scalabilità, la sicurezza e il disaster recovery, fornendo al contempo una profonda visibilità sulle prestazioni sia del database che di Vector Search, in modo che possiate concentrarvi sulla creazione di applicazioni.Impara a creare applicazioni intelligenti

Robusto ecosistema di integrazioni IA

Atlas Vector Search accelera il vostro percorso verso la creazione di applicazioni di ricerca avanzata e di IA generativa, integrandosi con un'ampia gamma di LLM e framework di alto livello.
LangChain logo image.

LangChain

MongoDB Atlas Vector Search si integra con LangChain per fornire una "memoria a lungo termine" ai LLM, e come archivio per le conversazioni tramite chat.

Immagine del logo LlamaIndex.

LlamaIndex

MongoDB Atlas Vector Search si integra con LlamaIndex per fornire una "memoria a lungo termine" ai LLM e un archivio per i blocchi di documenti.

Immagine del logo OpenAI.

OpenAI

Le incorporazioni vettoriali generate da OpenAI possono essere memorizzate in MongoDB Atlas Vector Search per creare applicazioni di IA generativa ad alte prestazioni.

Immagine del logo Hugging Face.

Hugging Face

Hugging Face fornisce accesso a molti modelli open source che possono essere facilmente utilizzati per generare incorporamenti vettoriali e memorizzarli in Atlas Vector Search.

Immagine del logo Cohere.

Cohere

Le incorporazioni vettoriali generate da Cohere possono essere memorizzate in MongoDB Atlas Vector Search per creare applicazioni di IA generativa ad alte prestazioni.

Immagine del logo Nomic.

Nomic

Nomic offre la possibilità di visualizzare ed esplorare facilmente i dati di incorporazioni vettoriali nel browser web, nonché di generare incorporamenti vettoriali tramite thegpt4all. Funziona facilmente con Atlas Vector Search.

Immagine del logo del Microsoft Semantic Kernel.

Microsoft Semantic Kernel

Semantic Kernel è un SDK che semplifica la creazione di applicazioni LLM con linguaggi di programmazione come C# e python. Atlas Vector search si integra per fornire una "memoria" alle applicazioni LLM."

"Vogliamo consentire agli utenti della knowledge base dei nostri clienti di ricevere risposte immediate, affidabili e precise alle loro domande utilizzando la ricerca conversazionale basata sulle funzionalità di MongoDB Atlas Vector Search e di IA generativa."
Saravana Kumar
CEO, Kovai
Leggi l'intera storia
"All'inizio, stavamo cercando altri fornitori per la ricerca vettoriale. Tuttavia, una volta trovato Vector Search di MongoDB, è stato un gioco da ragazzi: sapendo che avremmo spostato tutto su Atlas, abbiamo capito che dovevamo semplicemente consolidare tutto lì."
Marte Lan
Cofondatore e CTO di Metaphor Data
"Con Atlas Vector Search, ora disponiamo di un database di metadati vettoriali collaudato e perfezionato in un decennio, capace di soddisfare in modo efficace le nostre numerose esigenze di recupero. Non è necessario implementare un nuovo database, poiché i nostri vettori e i metadati degli artefatti possono essere archiviati senza problemi uno accanto all'altro."
Russell Sherman
Cofondatore e CTO di VISO TRUST
"Stiamo utilizzando le incorporazioni IA e la ricerca vettoriale per superare la ricerca full-text con significato semantico e dare contesto e memoria agli assistenti di IA generativa per l'acquisto di auto. Siamo entusiasti che MongoDB abbia aggiunto Vector Search ad Atlas, perché semplifica enormemente i nostri sforzi di progettazione".
Nathan Clevenger
Fondatore CTO di Drivly inc.

Risorse per la creazione di app basate sull'IA

Scopri come sfruttare MongoDB per semplificare lo sviluppo per la nuova generazione di app basate sull'IA.
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Domande Frequenti

Che cos'è la ricerca semantica?
La ricerca semantica è la pratica di ricerca sul significato dei dati piuttosto che sui dati stessi.
Che cos'è un vettore?
Un vettore è una rappresentazione numerica dei dati e del contesto associato che può essere ricercato in modo efficiente utilizzando algoritmi avanzati.
Che cos'è il KNN?
KNN è l'acronimo di "K Nearest Neighbors", un algoritmo spesso utilizzato per trovare vettori vicini tra loro.
Ulteriori Informazioni
Cos'è $vectorSearch e in cosa differisce dall'operatore knnBeta in $search?
$vectorSearch è un nuovo stadio di aggregazione in MongoDB Atlas che consente di eseguire una query Approximate Nearest Neighbor con il linguaggio MongoDB di filtraggio delle query (ad esempio, "$eq" o "$gte"). Questa fase sarà supportata da Atlas cluster versione 6.0 e successive. Anche l'operatore knnBeta in $search continuerà a essere supportato.
Ulteriori Informazioni
Che cos'è l'RNA?
ANN è l'acronimo di "Approximate Nearest Neighbors" ed è un approccio alla ricerca di vettori simili che scambia l'accuratezza a favore delle prestazioni. Si tratta di uno degli algoritmi principali utilizzati per la ricerca vettoriale Atlas. Il nostro algoritmo per la ricerca approssimativa dei vicini utilizza il Hierarchical Navigable Small World (HNSW) grafico.
Quali incorporazioni vettoriali supporta Atlas Search?
Atlas Vector Search supporta le incorporazioni di qualsiasi fornitore che non superano il limite di 4096 dimensioni del servizio.
Vector Search funziona con immagini, file multimediali e altri tipi di dati?
Sì, Atlas Vector Search può interrogare qualsiasi tipo di dato che possa essere trasformato in un embedding. Uno dei vantaggi del modello di documento è la possibilità di memorizzare le incorporazioni proprio accanto ai dati ricchi nei documenti.

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