Atlas

MongoDB Atlas
벡터 데이터베이스 및 그 이상의 기능

MongoDB Atlas를 벡터 데이터베이스로 사용하여 운영 데이터와 함께 벡터를 저장하고 검색하는 자유와 유연성을 누리세요.
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Vector Search 빠른 시작 가이드
데이터베이스 그림.

네이티브 벡터 데이터베이스 기능

벡터 임베딩은 데이터와 관련된 컨텍스트를 수치적으로 표현한 것입니다. MongoDB Atlas는 벡터 임베딩을 실시간 애플리케이션 데이터와 통합하여 트랜잭션, 검색 및 검색, 인앱 분석, 지리 공간적 및 스트리밍 워크로드 요구 사항을 처리하는 단일 완전 관리형 멀티 클라우드 데이터베이스입니다.벡터 데이터베이스란 무엇인가요?
검색 결과를 돋보기로 확인하는 일러스트.

RAG로 LLM을 더욱 스마트하게 만드세요

검색 증강 생성(RAG)은 대규모 언어 모델(LLM)이 실시간 최신 데이터에 접근할 수 있게 하여, LLM이 학습하지 않은 지식의 공백을 메웁니다. RAG를 사용하면 비즈니스 요구에 맞춰 자체 엔터프라이즈 데이터를 활용하여 고유하게 맞춤화된 초개인화 경험을 빌드할 수 있습니다.검색 증강 생성\(RAG\)이란?
증가하는 막대 그래프와 로켓 우주선 그림

복잡성을 줄이고 생산성을 높이세요

틈새 기술은 개발자 경험을 단편화하고 비효율적으로 만듭니다. Atlas는 독립형 벡터 데이터베이스를 추가하는 대신, 개발자의 확장, 복잡성, 오버헤드를 줄이면서 생성형 인공지능 기반 애플리케이션을 빌드하는 데 필요한 모든 기능을 단일 플랫폼에서 제공합니다.Atlas Vector Search 튜토리얼
확장성을 나타내는 화살표와 차트의 일러스트레이션

확장성 및 가용성을 위한 워크로드 격리

Atlas Vector Search 워크로드 전용 인프라를 설정하세요. 컴퓨팅 리소스를 최적화하여 검색 및 데이터베이스를 독립적으로 확장함으로써 우수한 성능과 더욱 높은 가용성을 대규모로 제공합니다.문서 보기
클라우드에 연결된 데이터베이스를 묘사한 일러스트

클라우드 유연성 및 AI 에코시스템 통합

일부 AI 지원 애플리케이션에는 특정 클라우드 또는 모델 제공자의 전문화된 머신 러닝 인프라가 필요합니다. MongoDB Atlas는 모든 주요 클라우드 공급자에서 글로벌 멀티 클라우드 데이터베이스 클러스터를 독창적으로 제공하며, 과반수의 모델 제공자가 생성한 임베딩을 지원합니다.대규모 언어 모델 이해
생성형 AI 사례 연구
"세계에서 가장 널리 사용되는 자연어 수집 및 전처리 플랫폼인 MongoDB와 제휴하는 것은 우리에게 당연한 선택이었습니다. 이러한 협업을 통해 지능형 애플리케이션을 더욱 빠르게 개발할 수 있습니다. 우리는 함께 기업이 데이터를 활용할 수 있는 길을 만들어가고 있습니다."
Brian Raymond
Unstructured.io 설립자 겸 CEO
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생성형 AI 사례 연구
"우리는 MongoDB에 저장된 문장을 사용하여 모델을 훈련하고 실시간 추론을 지원합니다. 문서 데이터 모델의 유연성 덕분에 MongoDB는 정형 및 비정형 콘텐츠의 다양성을 저장하고 머신 러닝 모델이 번역하는 기능을 수행하는 데 이상적입니다."
Himanshu Sharma
Devnagri의 공동 창립자 겸 CEO
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생성형 AI 사례 연구
"끊임없이 변화하는 AI 기술 시장에서 MongoDB는 우리의 안정적인 닻이 되어줍니다. 덕분에 저희 개발자들은 밤에 잠을 자면서도 AI를 이용해 자유롭게 창작할 수 있습니다."
Orr Mendelson
WINN.AI R&D 책임자
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생성형 AI 사례 연구
"MongoDB document model을 통해 새로운 예측, 새로운 인사이트, 새로운 출력 데이터 포인트 등 AI의 새로운 역량을 자유롭게 탐색하고 날개를 펼칠 수 있게 되었습니다. 다른 플랫폼을 사용한다면 우리는 지속적으로 기본 인프라로 돌아가서 유지관리를 해야 할 것입니다. 이제 우리는 지속적으로 새로운 역량을 추가, 확장, 탐색할 수 있습니다."
Amit Ben
One AI CEO/창립자
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생성형 AI 사례 연구
"Atlas Vector Search와 생성형 인공지능 애플리케이션 구축 튜토리얼을 통해 소스 데이터에 대한 데이터베이스를 통합하는 빠르고 준비된 청사진을 얻을 수 있었습니다, 벡터 검색, AI 기반 시맨틱 검색, 모든 것을 업데이트할 수 있는 반응형 실시간 데이터 파이프라인을 단일 데이터 복사본과 통합된 개발자 API 를 갖춘 단일 플랫폼에서 모두 사용할 수 있게 되었습니다."
Raj Thaker
Crewmate의 공동 창립자 겸 CTO
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MongoDB Atlas의 네이티브 벡터 데이터베이스 기능을 활용하여 RAG, LLM 및 개인 데이터를 사용해 혁신적인 AI 기반 애플리케이션을 빌드하세요.

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데이터베이스 그림.