AI를 위한 MongoDB

MongoDB Atlas는 운영, 분석, 생성형 인공지능 데이터 서비스를 통합하여 AI가 강화된 애플리케이션 구축을 간소화합니다.

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생성형 AI 및 고급 검색

개발자가 운용 및 AI 데이터 서비스를 통합하는 플랫폼을 사용하여 프로덕션 규모와 안전한 AI 강화 앱을 보다 신속하게 제공하는 방법을 알아보세요.백서 보기

AI 워크로드 환경

생성형 AI가 강화된 애플리케이션

오늘날의 스마트 앱은 예측 분석을 넘어 맞춤형 지원을 제공하는 챗봇부터 자연어 입력과 실시간 AI 생성 이미지, 코드, 오디오 및 비디오에 이르기까지 완전히 새로운 경험을 창출합니다.

기존의 AI 강화 애플리케이션

대부분의 최신 애플리케이션은 분석을 활용하여 보다 의미 있고 대응적인 고객 경험을 창출합니다. AI는 머신 러닝 모델을 사용하여 개인화, 사기 방지, 예측 유지 관리 등을 위한 복잡한 의사 결정을 자동화합니다.

기능 저장소 및 추론 저장소

기능 저장소는 머신 러닝 모델에 사용되는 속성을 저장하고 제공하는 데 사용되는 시스템입니다. 오프라인 기능 저장소는 높은 처리량을 우선시하며 모델 학습에 사용됩니다. 추론 저장소 또는 온라인 기능 저장소는 실시간 추론 및 라이브 애플리케이션 제공을 위한 짧은 지연 시간을 우선시합니다.

AI 기반 애플리케이션 구축을 위한 리소스

MongoDB를 활용하여 차세대 AI 기반 애플리케이션 개발을 간소화하는 방법을 알아보세요.

리소스 보기

핵심 플랫폼 기능

다양한 데이터 서비스 통합

확장성이 뛰어나고 안전한 멀티클라우드 플랫폼 위에 단일 데이터 모델과 단일 쿼리 API를 활용하는 운영, 분석 및 AI 데이터 서비스를 통해 AI 라이프사이클을 간소화하세요.

유연한 문서 모델

긴 스키마 설계나 지속적인 수정 없이 데이터를 랜딩, 저장 및 인덱싱하여 모든 유형의 새로운 매개변수와 데이터를 혁신하고 실험하세요.

최적화된 스토리지 및 계층화

수평적으로 확장 가능한 운영 데이터베이스에서 데이터 계층화 및 페더레이션과 행 및 열 인덱싱을 결합하여 추론 저장소를 위한 높은 처리량과 짧은 지연 시간을 달성하세요.

표현력이 풍부하고 친숙한 API

데이터 준비, 모델 학습, 추론, 지식 검색을 간소화하는 표현력이 풍부한 단일 쿼리 API를 사용하여 개발자와 ML/AI 팀의 생산성을 향상하세요.

네이티브 벡터 기능

프로비저닝, 보안, 관리를 위한 추가 인프라 없이 기본적으로 통합된 벡터 및 문서 데이터 저장소를 통해 생성형 AI로 애플리케이션을 강화하세요.

광범위한 통합

선도적인 멀티클라우드 개발자 데이터 플랫폼과 MLOps 플랫폼 및 오픈 소스 LLM을 포함한 강력한 AI 파트너 에코시스템으로 AI가 강화된 애플리케이션을 구축하세요.

소프트웨어의 AI APIS

“OneAI 플랫폼의 모든 비즈니스 로직은 매우 빠르게 의사결정을 내려야 합니다. 이 모든 것이 Atlas에서 실행되므로 배포나 확장에 대해 걱정할 필요가 없기 때문에 더 신속하게 대응할 수 있습니다. 비즈니스 로직에 더 많은 필드, 더 많은 쿼리, 더 많은 단계를 추가해야 할 때마다 Atlas가 바로 작동합니다. 우리가 따로 생각할 필요가 없죠."

Amit Ben

OneAI 설립자/CEO

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AI가 강화된 애플리케이션

“MongoDB의 개발자 데이터 플랫폼을 사용하면 텍스트와 같은 다양한 데이터 유형을 포괄하는 사용자 상호 작용의 확장된 배열을 손쉽게 관리하면서 최고의 성능 수준을 유지할 수 있습니다.”

Benjamin Mayr

Cognigy의 공동 창립자 겸 엔지니어링 담당 VP

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사이버 위험 인텔리전스 혁신

“이제 Atlas Vector Search를 통해 10년 이상 실전 테스트를 거친 포괄적인 벡터/메타데이터 데이터베이스를 보유하게 되었으며, 이를 통해 [검색 증강 생성을 수행하기 위한] 고밀도 검색 요구 사항을 해결할 수 있게 되었습니다. 관리하고 학습해야 하는 새로운 데이터베이스를 배포할 필요가 없습니다.”

Pierce Lamb

VISO TRUST의 수석 소프트웨어 엔지니어

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IoT의 지능형 커넥티드 디바이스

“MongoDB Atlas를 사용하면 전체 스키마 재설계를 거치지 않고도 즉시 판독하는 센서와 필드를 추가할 수 있습니다.”

Dirk Slama

Bosch의 공동 혁신 및 IT/IoT 제휴 담당 VP

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소매업의 자동화된 재고 관리

“필요에 따라 빠르게 움직이고 변경할 수 있었습니다. 데이터 과학자가 분석할 데이터를 원활하게 추출하여 프로세스를 섬세하게 조정할 수 있었습니다.”

Larry Steinberg

Rent the Runway의 CTO

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통합 데이터 서비스 제품군으로 ML/AI 애플리케이션 구축

데이터베이스

탄력성과 확장성, 데이터 개인정보보호와 보안을 고려해 개발된 멀티 클라우드 데이터베이스 서비스.

Vector Search

Atlas 데이터베이스와 통합되고 LLM과의 통합을 지원하는 Atlas Vector Search는 시맨틱 검색 및 AI 기반 앱을 빠르고 쉽게 구축할 수 있는 방법입니다.

전문 검색

Atlas Search의 키워드 검색과 Atlas Vector Search의 시맨틱 검색을 결합하여 LLM에 대한 프롬프트의 관련성과 정확성을 개선할 수 있습니다.

트리거 및 함수

데이터베이스 변경, 사용자 이벤트, 사전 설정 주기에 따라 함수를 자동으로 실행합니다. REST 엔드포인트로 배포된 ML 모델과 쉽게 상호 작용할 수 있습니다.

Time Series 컬렉션

문서 모델의 유연성과 Time Series 컬렉션을 결합하여 데이터 집약적인 분석 애플리케이션을 구축 및 실행합니다.

데이터 페더레이션

Atlas 데이터베이스와 클라우드 객체 스토리지에서 데이터를 원활하게 쿼리, 변환, 집계할 수 있습니다.

Atlas Stream Processing(미리보기)

왜곡 감지, 기능 저장소 및 강화 파이프라인이 필요한 ML/AI 앱 구축을 혁신하세요. 이동 중이거나 미사용 중인 데이터 작업을 통합하세요.

Spark 커넥터

MongoDB 데이터와 Apache Spark 및 Databricks의 대용량, 고속 데이터를 결합하여 새로운 클래스의 정교한 AI 앱을 구축하세요.

PyMongoArrow

Pandas 및 Scikit-learn을 비롯한 주요 ML 라이브러리와 MongoDB 간에 데이터를 효율적으로 이동하세요.

애플리케이션 중심 인텔리전스: 기술 리더를 위한 가이드

디지털 경제에서 경쟁하고 승리하려면 애플리케이션을 더욱 스마트하게 만들어야 합니다. 더 스마트한 앱은 데이터, AI 및 분석을 사용하여 자연어로 사용자의 참여를 유도하고 인사이트를 생성하며 자율적으로 조치를 취합니다.

새로운 세대의 앱을 구축하려면 기존과는 다른 방식으로 접근해야 합니다. 더 이상 운영 시스템에서 중앙 집중식 분석 시스템으로 데이터를 복사하는 데만 의존해서는 안 됩니다. 대신 데이터의 소스, 즉 애플리케이션 자체에 직접 새로운 수준의 AI 및 분석 프로세싱을 도입해야 합니다. 이를 애플리케이션 중심 인텔리전스라고 부릅니다.