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✅ Inscrever-se em um cluster gratuito → https://mdb.link/free-mastra-livestream ✅ Experimente o Mastra.ai → https://mastra.ai/ Nosso convidado especial nesta transmissão ao vivo é shane thomas do mastra.ai. Da equipe que lhe levou Gatsby, Mastra o ajudará a criar protótipos e a produzir recursos de IA com uma pilha de JavaScript moderna. Vamos ver isso em ação!May 27, 2025 | 62 min
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recuperação de documentos principais com MongoDB e LangChain para aplicativos RAG mais inteligentes | Guia de código ativo
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✅ Inscrever-se para um cluster gratuito → https://mdb.link/free-mastra-livestream ✅ Experimente o Mastra.ai → https://mastra.ai/ Nosso convidado especial para esta transmissão ao vivo é shane thomas da mastra.ai. Da equipe que lhe levou Gatsby, Mastra o ajudará a criar protótipos e a produzir recursos de IA com uma pilha de JavaScript moderna. Vamos ver isso em ação!May 27, 2025
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recuperação de documentos principais com MongoDB e LangChain para aplicativos RAG mais inteligentes | Guia de código ativo
Versão escrita → https://mdb.link/v5V3W-NNSQw-written Inscrever-se para obter um cluster gratuito → https://mdb.link/v5V3W-NNSQw-try Assine o MongoDB no YouTube→ https://mdb.link/subscribe . . . . Problemas com tamanhos de chunk em aplicativos RAG? Saiba como a recuperação de documentos principais do MongoDB equilibra precisão e contexto - nenhum título de mestre é necessário! Participe deste detalhamento para: Resolver ochunking paradox“” com pequenas incorporações + grande recuperação de contexto40 } Atlas Vector Search . Repositório GRÁTIS do Github incluído - roube o código dos chatbots do Docs, da pesquisa legal ou do suporte ao cliente ! docs: 00:00 - O que é a recuperação de documentos principais? (Spoiler: é uma mudança de jogo): : - Configuração do02 35 MongoDB + LangChain:10 06 25 1504 20estratégias12 de chunking e dicas 25 de metadados: - Processamento assíncrono: ingestão do K Docs sem travar o sistema: - Índices de pesquisa vetorial : Otimizar para velocidade e precisão: - Demonstração do agente de IA: responda a perguntas complexas com expansão de contexto:56 - Dicas de profissionais: evitetool loops“” em agentes e acesse nosso roteiro de IA generativa MongoDB.com → https://www.mongodb.com Leia o MongoDB Blog → https://www.mongodb.com/blog Confira a Central de desenvolvedores do MongoDB → https://www.mongodb.com/developerMar 27, 2025
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Como construir um agente de IA com Semantic Kernel, MongoDB Atlas, C# e OpenAI
Se você preferir seguir um tutorial por escrito, ele pode ser encontrado aqui: https://mdb.link/lvQ-EC5afIA-tutorial Trechos de código: https://gist.github.com/LuceCarter/2EFD3ae606da16aed1916ace5EF88595 Assine o MongoDB no YouTube→ https://mdb.link/subscribe Você já teve a impressão de escrever um agente de IA com o semântica Kernel? Junte-se à consultora do programador Luce Carrter neste tutorial para criar um agente de alimentação para ajudá-lo a decidir se você pode preparar suas comidas esta noite ou deve apenas ir a um restaurante! Assista a Introdução ao Microsoft Semantic Kernel com MongoDB Atlas em C# → https://youtu.be/qXswaD4IGUU?si=FacxfJK8PBYmtt3y Curso do Microsoft Aprenda: https://learn.microsoft.com/en-gb/training/paths/develop-ai-agents-azure-open-ai-semantic-kernel-sdk/%7C Documentação do índice do Vector Search : https://mdb.link/lvQ-EC5AFIA-doc Visite MongoDB.com → https://www.mongodb.com Leia o MongoDB Blog → https://www.mongodb.com/blog Confira a Central de desenvolvedores do MongoDB → https://www.mongodb.com/developerMar 19, 2025
Tutorial
Como distribuir o Vector Search, o Atlas Search e os nós de pesquisa com o Atlas Kubernetes Operator
Aprenda como distribuir o MongoDB Atlas Vector Search, Atlas Search e Nós de pesquisa usando o Atlas Kubernetes Operator. Este tutorial contém instruções passo a passo para integrar recursos de pesquisa avançada em clusters Kubernetes, habilitando volumes de trabalho escaláveis e de alto desempenho com o MongoDB Atlas.Mar 14, 2025
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Como usar o MongoDB Atlas e os LLMs do IBM watsonx.ai em seus aplicativos de GenAI sem interrupções
Aprenda como construir uma estrutura RAG utilizando MongoDB Atlas Vector Search e IBM watsonx LLMs.Mar 12, 2025
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Criação de aplicativos de IA generativa usando o MongoDB: aproveitando o poder do Atlas Vector Search e dos modelos de código aberto
Saiba como criar aplicativos de IA generativa (GenAI) aproveitando o poder do MongoDB Atlas e do Vector Search.
Mar 12, 2025
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MongoDB versus PostgreSQL para volumes de trabalho de IA: velocidade, escalabilidade e desenvolvedores expostos!
Confira nosso repositório de montra de IA generativa : https://github.com/mongodb-developer/GenAI-showcase Qual banco de dados você está usando para IA? Comente abaixo! ó Quer saber qual banco de dados controla os volumes de trabalho de IA? Colocamos o MongoDB contra o PostgreSQL (com o PG Vector) em um teste de desempenho frente a frente para pesquisa vetorial, velocidade de ingestão e recuperação em tempo real. Descubra por que os desenvolvedores estão mudando para a escalabilidade da IA! .100 ✅ Por que o MongoDB se destaca: Desempenho pronto para uso para dados JSON, sobrecarga de serialização zero e escalabilidade contínua. ✅ Mergulho detalhado do PostgreSQL PG Vector: desafios de configuração e quando ele ainda pode funcionar. ✅ Produtividade do desenvolvedor: evite “Postgres Regress” e concentre-se na criação de recursos de IA com mais rapidez. }4 2. . . . . O Postgres requer ajuste (parâmetros HNSW, serialização JSONB) para volumes de trabalho de IA. Por que a latência é importante para RAG, IA de conversa e aplicativos em tempo real no 2024. 0000 0215 1000540 12:30 vs PG 18 Vector:50 - 25 00 Latência de recuperação:30 por que os milissegundos são importantes para a IA: - Taxa de transferência: queries/segundo sob carga: - Experiência do desenvolvedor: vantagem do JSON do MongoDB:45 - Quando escolher o Postgres? Linguagens sinceras } Inscrever-se para obter mais informações sobre a tecnologia de IA → https://mdb.link/subscribe Visite MongoDB.com → https://www.mongodb.com Leia o MongoDB Blog → https://www.mongodb.com/blog Confira a Central de desenvolvedores do MongoDB → https://www.mongodb.com/developer
Mar 06, 2025
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deepSeek e o futuro dos LLMs: por que a abordagem independente de LLM do MongoDB é importante
Descubra como o deepSeek-R1, um LLM de código aberto e revolvido, capacitado com um aprendizado de apoio Inovador, é um desafio para gigantes comerciais como o GPT-4, enquanto a arquitetura independente de LLM do MongoDB alimenta uma geração aumentada de recuperação em tempo real e eficiente em termos de custos sistema. Saiba mais sobre argumentos avançados, desempenho de benchmark e etapas práticas de implementação que tornam essa solução de ponta em IA uma mudança no cenário de IA em constante mudança.Feb 01, 2025
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Impulsionando a IA: construa um chatbot sobre seus dados com o MongoDB Atlas Vector Search e os modelos LangChain usando o padrão RAG
Saiba como melhorar a precisão do seu chatbot de AI com o MongoDB Atlas Vector Search e os modelos LangChain usando o padrão RAG em nosso guia.
Jan 29, 2025
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Construindo um aplicativo de pesquisa semântica com MongoDB e Quarkus usando a Vector Search
✅ Experimente o MongoDB 8.0 → https://mdb.link/91SzYGDmFoI ✅ Inscrever-se para obter um cluster gratuito → https://mdb.link/91SzYGDmFoI-try ✅ Link do artigo → https://mdb.link/91SzYGDmFoI-read - Descubra como aproveitar o poder do recurso de pesquisa vetorial do MongoDB para criar um aplicação de pesquisa semântica usando a estrutura Quartokus. Neste tutorial abrangente, guiaremos você passo a passo da compreensão dos fundamentos da pesquisa vetorial até a implementação de um aplicação Java funcional. Saiba como usar a IA da Gemini para incorporações vetoriais, criar queries otimizadas e configurar seu cluster MongoDB Atlas para integração perfeita. Se você é novo na pesquisa vetorial ou está procurando aprimorar seus aplicativos de IA generativa , este vídeo fornece todas as ferramentas necessárias para começar. - . Recursos: } Incorporações vetoriais: https://mdb.link/91SzYGDmFoI-models } IA da Gêmeos: https://ai.google.dev/api?lang=python https://ai.google.dev/gemini-api/docs/api-key Valores de similaridade: . . . . . . . . . . . . . . . . ..
Jan 21, 2025