MongoDB AI 통합

MongoDB 와 파트너사는 AI 기반 애플리케이션 및 AI 에이전트에서 MongoDB 활용하는 데 도움이 되는 특정 제품 통합 기능을 개발했습니다.

이 페이지에서는 MongoDB 와 제휴하다가 개발한 주목할 만한 AI 통합을 중점적으로 설명합니다. 널리 사용되는 AI 제공자 및 LLM의 표준 연결 방법 및 API를 통해 사용할 수 있습니다. 통합 및 제휴 서비스의 전체 목록은 MongoDB 제휴 에코시스템 탐색을 참조하세요.

프레임워크

다음 오픈 소스 프레임워크를 사용하여 MongoDB 클러스터에 사용자 지정 데이터를 저장 하고 MongoDB Vector Search로 RAG 와 같은 기능을 구현 .

프레임워크	설명	문서
LangChain	다양한 사용 사례에 맞게 함께 결합할 수 있는 LangChain 전용 구성 요소인 '체인'을 사용하여 AI 애플리케이션을 빌드하기 위한 프레임워크입니다. LangChain MongoDB 통합은 RAG를 위한 여러 구성 요소를 제공합니다.	Integrate with LangChain Integrate with LangChain JS/TS
LangChainGo	고 (Go) 에코시스템에 LangChain 역량을 제공합니다.	LangChainGo와 통합
LangChain4j	Java 에 LangChain 역량을 제공합니다.	LangChain4j와 통합
LlamaIndex	사용자 지정 데이터 소스를 LLM에 연결하고 RAG 애플리케이션을 구축하기 위한 여러 도구를 제공하는 프레임워크입니다.	LlamaIndex와 통합
시맨틱 커널	RAG를 포함한 사용 사례를 위해 다양한 AI 서비스를 애플리케이션과 결합하는 Microsoft의 프레임워크입니다.	Integrate with Semantic Kernel C# Integrate with Semantic Kernel Python
Haystack	RAG와같은 사용 사례를 위해 LLM, 임베딩 모델, 벡터 검색 등을 사용하여 사용자 지정 애플리케이션을 구축하기 위한 Python 프레임워크.	Haystack과 통합
Spring AI	RAG를 포함한 사용 사례를 위해 Spring 설계 원칙을 AI 애플리케이션에 적용합니다.	Spring AI 와 통합

에이전트 프레임워크

다음 오픈 소스 프레임워크를 사용하여 MongoDB 사용하여 에이전트형 RAG 및 에이전트 메모리와 같은 기능을 구현 AI 에이전트 및 멀티 에이전트 애플리케이션을 빌드 할 수 있습니다.

프레임워크	설명	문서
LangGraph	지속성, 스트리밍 및 메모리를 지원 하는 AI 에이전트 및 복잡한 멀티 에이전트 워크플로를 구축하기 위한 LangChain 에코 에코시스템 내의 전문 프레임워크 .	Integrate with LangGraph Integrate with LangGraph.js
CrewAI	특수한 역할을 가진 자율 AI 에이전트와 서로 간에 작업을 위임하여 복잡한 작업을 완료할 수 있는 "크루"가 있는 멀티 에이전트 애플리케이션을 구축하기 위한 Python 프레임워크.	CrewAI와 통합

플랫폼

다음 엔터프라이즈 플랫폼과 통합하여 생성형 인공지능 애플리케이션을 빌드 할 수도 있습니다. 이러한 플랫폼은 프로덕션 환경에서 AI 애플리케이션 및 에이전트를 빌드 데 도움이 되는 사전 학습된 모델 및 기타 도구를 제공합니다.

플랫폼	설명	문서
Amazon Bedrock	생성형 인공지능 애플리케이션 빌드를 위한 관리형 플랫폼입니다. MongoDB 지식 기반 으로 통합하여 MongoDB Atlas에 사용자 지정 데이터를 저장, RAG를 구현, 에이전트를 배포.	Amazon 기반과 통합
Google Vertex AI	AI 애플리케이션 및 에이전트를 빌드하고 배포하기 위한 Google Cloud의 플랫폼입니다. RAG용 MongoDB Atlas 및 언어 쿼리와 같은 기타 사용 사례와 함께 사용할 수 있는 Google의 도구와 사전 학습된 모델이 포함되어 있습니다.	Google Vertex AI 와 통합

도구

다음 AI 도구와 통합할 수 있습니다.

도구	설명	문서
MongoDB MCP 서버	MCP(Model Context Protocol)는 LLM이 외부 리소스 및 서비스에 연결되고 상호 작용 방법에 대한 개방형 표준입니다. 공식 MCP 서버 구현 사용하여 에이전트적 AI 도구에서 MongoDB 데이터 및 클러스터와 상호 작용 합니다.	MongoDB MCP Server Docs
n8n	코드가 필요 없는 워크플로 자동화 도구로, 시각적 캔버스의 대화형 노드를 통해 에이전트적 워크플로를 빌드 할 수 있습니다. RAG용 노드 및 AI 에이전트용 메모리를 포함하여 여러 MongoDB 노드를 지원합니다.	n8n과 통합

커뮤니티에서 유지 관리하는 통합

커뮤니티는 MongoDB 와의 여러 통합을 유지 관리합니다. 이는 오픈 소스 기반으로 기여하지만 MongoDB 에서 직접 managed 하지 않는 통합입니다. 다음 표에는 이러한 통합 중 일부가 강조되어 있습니다.

통합	설명	문서
마스트라	워크플로, RAG, 평가 등 AI 에이전트 구축을 위한 구성 요소를 제공하는 오픈 소스 TypeScript 프레임워크 . 벡터 저장 및 검색, RAG, 메모리에 MongoDB 사용합니다.	마스트라와 통합

이러한 통합에 대한 질문이나 문제는 각 프레임워크 유지 관리자가 제공하는 문서 및 리소스를 참조하세요.

API 리소스

API 리소스 살펴보기

통합 작업 시 다음 리소스를 참조하세요.

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ChangeLog

LangChain