MongoDB 와 파트너사는 AI 기반 애플리케이션 및 AI 에이전트에서 MongoDB Atlas 활용하는 데 도움이 되는 특정 제품 통합 기능을 개발했습니다.
이 페이지에서는 MongoDB 와 파트너가 개발한 주목할 만한 AI 통합을 중점적으로 설명합니다. 인기 있는 AI 제공자 및 LLM과함께 MongoDB Atlas 표준 연결 방법 및 API를 통해 사용할 수 있습니다. 통합 및 제휴하다 서비스의 전체 목록은 MongoDB 파트너 에코시스템 탐색을 참조하세요.
프레임워크
다음 프레임워크를 사용하여 Atlas 에 사용자 지정 데이터를 저장 하고 Atlas Vector Search 통해 RAG와 같은 기능을 구현 .
LangChain
LangChain 은(는)RAG를 포함한 다양한 사용 사례에 맞게 함께 결합할 수 있는 LangChain 관련 구성 요소인 "체인"을 사용하여 LLM 애플리케이션 생성을 간소화하는 프레임워크 입니다.
시작하려면 다음 리소스를 참조하세요.
LangChainGo
LangChainGo는 고 (Go) 에서 LLM 애플리케이션 생성을 간소화하는 프레임워크 입니다. LangChainGo는 LangChain의 기능을 고 (Go) 에코시스템 에 통합합니다. 시맨틱 검색 및 RAG를 포함한 다양한 사용 사례에 LangChainGo를 사용할 수 있습니다.
시작하려면 LangChainGo 통합 시작하기를 참조하세요.
LangChain4j
LangChain4j는 Java 로 LLM 애플리케이션을 쉽게 만들 수 있는 프레임워크 입니다. LangChain j는4LangChain, Haystack, LlamaIndex 및 기타 소스의 개념과 기능을 결합합니다.4시맨틱 검색 및 RAG를 포함한 다양한 사용 사례에 LangChain j를 사용할 수 있습니다.
시작하려면 LangChain4j 통합 시작하기를 참조하세요.
LlamaIndex
LlamaIndex 사용자 지정 데이터 소스를 LLM에 연결하는 방법을 간소화하는 프레임워크입니다. RAG 애플리케이션을 위한 벡터 임베딩을 로드하고 준비하는 데 도움이 되는 여러 도구를 제공합니다.
시맨틱 커널
Microsoft 시맨틱 커널 다양한 AI 서비스를 애플리케이션과 결합할 수 있는 SDK입니다. 시맨틱 커널은 RAG 를 포함한 다양한 사용 사례에 사용할 수 있습니다.
시작하려면 다음 튜토리얼을 참조하세요.
Haystack
Haystack은 LLM, 임베딩 모델, 벡터 검색 등을 사용하여 사용자 지정 애플리케이션을 구축하기 위한 프레임워크입니다. 질문-답변, RAG 등의 사용 사례를 지원합니다.
시작하려면 Haystack 통합 시작하기를 참조하세요.
Spring AI
Spring AI는 Spring 설계 원칙을 AI 애플리케이션에 적용할 수 있는 애플리케이션 프레임워크입니다. Spring AI는 시맨틱 검색 및 RAG를 비롯한 다양한 사용 사례에 사용할 수 있습니다.
시작하려면 Spring AI 통합 시작하기를 참조하세요.
에이전트 프레임워크
다음 프레임워크를 사용하여 Atlas 사용하여 에이전트적 RAG 및 에이전트 메모리와 같은 기능을 구현 AI 에이전트를 빌드 할 수 있습니다.
LangGraph
LangGraph는 LangChain 에코시스템 내에서 AI 에이전트와 복잡한 다중 에이전트 워크플로를 구축하기 위해 설계된 전문 프레임워크입니다. LangGraph의 그래프 기반 접근 방식은 애플리케이션의 실행 경로를 동적으로 결정할 수 있게 하여 고급 에이전트 애플리케이션 및 사용 사례를 가능하게 합니다. 또한 지속성, 스트리밍 및 메모리와 같은 기능을 지원합니다.
시작하려면 다음 리소스를 참조하세요.
플랫폼
또한 Atlas Vector Search 다음 엔터프라이즈 플랫폼과 통합하여 생성형 AI 애플리케이션을 빌드 할 수 있습니다. 이러한 플랫폼은 프로덕션 환경에서 AI 애플리케이션 및 에이전트 빌드 도움이 되는 사전 훈련된 모델 및 기타 도구를 제공합니다.
Amazon Bedrock
Amazon 베드락은 생성형 AI 애플리케이션을 구축하기 위한 관리형 플랫폼입니다. Atlas Vector Search Amazon 기반의 지식 기반으로 통합하여 Atlas 에 사용자 지정 데이터를 저장 ,RAG를 구현, 에이전트를 배포 수 있습니다.
시작하려면 Amazon Bedrock 지식 기반 통합 시작하기를 참조하세요.
Google Vertex AI
Vertex AI는 Google Cloud에서 AI 애플리케이션 및 에이전트를 빌드하고 배포하기 위한 플랫폼입니다. Vertex AI 플랫폼에는 Google의 사전 학습된 모델과 여러 도구가 포함되어 있으며, Atlas에서 RAG 및 자연어 쿼리와 같은 다양한 사용 사례에 사용할 수 있습니다.
시작하려면 Atlas와 Google Vertex AI 통합을 참조하세요.
도구
Atlas 다음 AI 도구와 통합할 수도 있습니다.
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 도구, 어시스턴트 및 플랫폼에서 Atlas 데이터 및 배포와 상호 작용 .