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Navegando nos desafios de criar ferramentas de IA de geração centralizada
A linha entre “super doable” e “super hard” nem sempre é obvia ao levar IA para a produção. No capítulo mais recente da nossa nova série First How Live, Apoorva Jobi se junta a ele para explorar como sua equipe criou ferramentas internas de IA generativa , como o Central RAG e o MongoGPT, e como eles lidaram com desafios como dados com reconhecimento de permissão, integrando diversas fontes ( Pense em Google Drive e Zendesk!), e fazendo tudo funcionar usando MongoDB Atlas.Jun 30, 2025
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Tutorial
Como distribuir o Vector Search, o Atlas Search e os nós de pesquisa com o Atlas Kubernetes Operator
Mar 14, 2025 | 10 min read
Tutorial
Como usar o MongoDB Atlas e os LLMs do IBM watsonx.ai em seus aplicativos de GenAI sem interrupções
Mar 12, 2025 | 9 min read
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Como construir um aplicativo com pesquisa semântica: Tutorial de Django, MongoDB Atlas e Voyage AI
Jun 23, 2025 | 18 min
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Tutorial
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
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Transformando o setor de seguros com o MongoDB: insights sobre IA e modernização de dados
✅ Experimente o MongoDB 8.0 → https://mdb.link/oqBsHREc9PM-8.0 ✅ Inscrever-se para um cluster gratuito → https://mdb.link/oqBsHREc9PM-try - Neste capítulo, nos reunimos com especialistas do setor para discutir como o MongoDB está redefinindo o setor de seguros por meio da modernização de dados e da integração de IA. Descubra como o modelo de documento do MongoDB simplifica o processamento de dados, aumenta a produtividade do programador e reduz o Atlas no desenvolvimento de aplicação . Saiba mais sobre os importantes progressos na pesquisa vetorial e no tratamento de dados não estruturados que devem transformar a experiência do cliente em seguros. Se você é do setor ou está apenas curingo sobre o futuro do gerenciamento de dados, este capítulo está carregado de insights valiosos e aplicações práticas.
Dec 23, 2024
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O que o Aperol Sprits tem a ver com o MongoDB?
Vamos encontrar o dsprit Aperol mais próximo de você com as queries geoespaciais do MongoDB e o Atlas Vector Search.
Dec 12, 2024
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Insights sobre Vector Search e Quantização para Programadores e AI Entusiastas de IA
✅ Experimente o MongoDB 8.0 → https://mdb.link/Nu70pFr88Cc-8.0 ✅ Inscrever-se em um cluster gratuito → https://mdb.link/Nu70pFr88Cc-try - Neste capítulo do Podcast do MongoDB , mergulhamos profundamente nos incríveis progressos da tecnologia de pesquisa vetorial. Junte-se a nós para discutir o recente lançamento de recursos de quantização e como eles podem reduzir significativamente os custos e, ao mesmo tempo, melhorar o desempenho. Descubra as implicações para desenvolvedores e clientes e saiba mais sobre o futuro da AI integração de IA no MongoDB. Quer você seja um desenvolvedor habilidoso ou esteja apenas começando, este capítulo está Repleto de Insights valiosos para ajudá-lo a aproveitar os benefícios da pesquisa vetorial em seus aplicativos.
Dec 02, 2024
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Como implementar memória de trabalho em AI agentes de IA e sistemas de Agente para aplicativos de IA em tempo AI real
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Nov 18, 2024
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Planejador de partes de queda do operador Joe com Playwright, LlamaIndex e MongoDB Atlas Vector Search
✅ Integração de MongoDB Atlas Vector Search - https://mdb.link/H4NkAvksbR8-int ✅ Fóruns de desenvolvedores - https://mdb.link/H4NkAvksbR8-forums - Neste tutorial, criamos um planejador de festividades de IA do operador comercial AI usando o Playwright para raspar nossos favoritos do queda e a integração LlamaIndex/ Atlas Vector Search para construir um chatbot para responder a perguntas sobre nossos itens! - ✅ Documentação do Playwright - https://playwright.dev/ ✅ AI Mongodb-developer/GenAI-showcase/blob/main/README.md
Nov 12, 2024
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Usando Go para AI
Este artigo explica em detalhes a implementação do backend do aplicação de correspondência de estrelas do zero escrito em Go. ✅ Cadastre-se para um cluster gratuito em → https://mdb.link/free-bioEuu57mbs ✅ Obtenha ajuda em nossos fóruns da comunidade → https://mdb.link/community-bioEuu57mbs
Nov 07, 2024
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O que é o Vector Search e como funcionam os bancos de dados vetoriais?
Um banco de banco de dados vetorial é um tipo de solução de armazenamento de dados que gerencia e pesquisa grandes quantidades de dados numéricos de alta dimensão (também conhecidos como dados vetorizados). Saiba mais sobre pesquisa vetorial no Centro do Desenvolvedor: https://mdb.link/guide-rag
Nov 07, 2024
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Desbloqueando o poder do Vector Search: transformando dados em insights
✅ Experimente o MongoDB 8.0 → https://mdb.link/MsbuUTw0ciI ✅ Inscrever-se em um cluster gratuito → https://mdb.link/MsbuUTw0ciI -register ✅ Assine o MongoDB no YouTube→ https://mdb.link/subscribe - Junte-se a nós para uma conversa envolvente sobre o potencial transformativo da pesquisa vetorial no gerenciamento de dados! Neste vídeo, mergulhamos nos recursos inovadores do Superlinked, uma plataforma que simplifica a integração do aprendizado de máquina em vários aplicativos. Descubra: A importância da pesquisa vetorial na utilização eficaz de dados não estruturados. Aplicações práticas em campos como e-commerce e crédito. Como a colaboração entre o Superlinked e o MongoDB aprimora a consulta de dados e as recomendações personalizadas. Estratégias para gerenciar dados complexos sem a necessidade de uma ampla experiência em aprendizado de máquina. Exploraremos o futuro da infraestrutura de machine learning e como você pode aproveitá-la em seus projetos.
Nov 04, 2024