MongoDBとその提携パートナーは、 AI強化アプリケーションとAIエージェントでMongoDB Atlasを活用できるように特定の製品統合を開発しています。
このページでは、 MongoDBとその提携パートナーが開発した注目のAI統合について説明します。 MongoDB Atlas は、標準の接続方法とAPIを通じて一般的なAIプロバイダーおよび LM で使用できます。統合と提携するサービスの完全なリストについては、 「MongoDBパートナーのエコシステムを探索」 を参照してください。
フレームワーク
次のフレームワークを使用してカスタム データを Atlas に保存し、Atlas ベクトル検索で RAG などの機能を実装できます。
LgChuin
LgChuin は、LLM チェーン の使用を通じて LMRAG アプリケーションの作成を簡素化するフレームワークです。これは、 などのさまざまなユースケースで組み合わせることができる 固有のコンポーネントです。
開始するには、次のリソースを参照してください。
LangChainGo
LangChainGo は、Go で LLM アプリケーションを作成するためのフレームワークで、作成を簡素化します。LangChainGo は、LangChain の機能を Go エコシステムに組み込みます。LangChainGo は、セマンティック検索や RAG を含むさまざまなユースケースに利用できます。
利用を開始するには、「LangChainGo 統合ガイド」を参照してください。
LangChain4j
LangChain4j は、Java で LLM アプリケーションを作成するためのフレームワークで、作成を簡素化します。LangChain4j は、LangChain、Haystack、LlamaIndex、およびその他のソースからの概念と機能を組み合わせたものです。LangChain4j は、セマンティック検索や RAG を含むさまざまなユースケースに利用できます。
利用を開始するには、「LangChain4j 統合スタートガイド」をご覧ください。
LlamaIndex
LlamaIndex は、カスタム データソースを に接続する方法を簡素化するフレームワークです。LLMこれは、 RAGアプリケーション用のベクトル埋め込みのロードと準備に役立つツールをいくつか提供します。
セマンティック カーネル
Microsoft セマンティック カーネル は、アプリケーションでさまざまな AI サービスを組み合わせられる SDK です。セマンティック カーネルは、 RAGを含むさまざまなユースケースで使用できます。
開始するには、次のチュートリアルを参照してください。
Haystack
Haystack は、LLM 、埋め込みモデル、ベクトル検索などを使用してカスタム アプリケーションを構築するためのフレームワークです。質問応答やRAGなどのユースケースが可能になります。
整数AI
整数AI は、spring の設計原則を AI アプリケーションに適用できるアプリケーション フレームワークです。セマンティック検索やRAGなど、さまざまなユースケースでspring AIを使用できます。
エージェント フレームワーク
次のフレームワークを使用して、Atlas を使用してエージェント RAG やエージェントメモリなどの機能を実装するAIエージェントをビルドできます。
LangGraph
LangGraph は、AI エージェントと複雑なマルチエージェント ワークフローをビルドするために設計された LangChain エコシステム内の専用フレームワークです。LangGraph のグラフベースのアプローチにより、アプリケーションの実行パスを動的に決定でき、高度なエージェント アプリケーションとユースケースを可能にします。また、永続性、ストリーミング、メモリなどの機能をサポートしています。
開始するには、次のリソースを参照してください。
プラットフォーム
Atlas ベクトル検索 を次のエンタープライズ プラットフォームと統合して、生成系AIアプリケーションを構築することもできます。これらのプラットフォームは事前訓練されたモデルやその他のツールを提供し、本番環境でAIアプリケーションとエージェントを構築するのに役立ちます。
Amazon Bedrock
Amazon Advisor は、生成系AIアプリケーションを構築するためのフルマネージドプラットフォームです。 Atlas ベクトル検索 をAmazon Web Services の知識ベースとして統合すると、Atlas にカスタム データを保存し、RAG を実装し、エージェントを配置できます。
使用を開始するには、 「 Amazon Red Hat の統合を使い始める 」を参照してください。
Google Vertex AI
Vertex AI は、Google Cloud による AI アプリケーションやエージェントの構築・デプロイ用プラットフォームです。Vertex AI プラットフォームには、Atlas での RAG や自然言語クエリなどのユースケースに活用できる、Google の各種ツールや事前学習済みモデルが含まれています。
開始するには、「Atlas と Google Vertex AI の統合」を参照してください。
ツール
Atlas を次のAIツールと統合することもできます。
MongoDB MCP サーバー
モデル コンテキスト プロトコル（MMP）は、LVM が外部リソースとサービスに接続して交流する方法に関するオープン標準です。当社の公式 MCP Server実装を使用して、Atlas データとエージェント用AIツール、支援、プラットフォームからの Atlas データと配置を操作します。
詳細については、 MongoDB MCP Server を参照してください。