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Integrações de IA do MongoDB

O MongoDB e os parceiros desenvolveram integrações de produtos específicas para ajudá-lo a aproveitar o MongoDB em seus aplicativos e agentes de IA movidos a IA.

Esta página destaca integrações de IA notáveis que a MongoDB e seus parceiros desenvolveram. Você pode usar com provedores populares de IA e LLMs por meio de seus métodos de conexão padrão e APIs. Para obter uma lista completa de integrações e serviços de parceiros, consulte Conheça o ecossistema de parceiros do MongoDB .

Você pode usar as seguintes estruturas de código aberto para armazenar dados personalizados em seus clusters MongoDB e implementar recursos como RAG com a MongoDB Vector Search.

Framework
Descrição
Documentação

LangChain

Framework para construir aplicativos de IA usando "cadeias", componentes específicos do LangChain que podem ser combinados para vários casos de uso. A integração MongoDB MongoDB fornece vários componentes para RAG.

Traz recursos de LangChain para o ecossistema Go.

Traz recursos de LangChain para Java.

Framework que fornece várias ferramentas para conectar fontes de dados personalizadas a LLMse criar aplicativos RAG.

Framework da Microsoft que combina vários serviços de IA com seus aplicativos para casos de uso, incluindo RAG.

Framework Python para criar aplicativos personalizados com LLMs, modelos de incorporação, pesquisa vetorial e muito mais para casos de uso como RAG.

Aplica os princípios de design da Spring a aplicativos de IA para casos de uso, incluindo RAG.

Você pode usar as seguintes estruturas de código aberto para criar agentes de IA e aplicativos multiagentes que usam o MongoDB para implementar recursos como RAG agente e memória de agente .

Framework
Descrição
Documentação

Framework especializada dentro do ecossistema LangChain para construir agentes de IA e fluxos de trabalho complexos de múltiplos agentes, com suporte para persistência, streaming e memória.

Framework Python para criar agentes de IA autônomos com funções especializadas e aplicativos multiagentes com "grupos" que podem concluir tarefas complexas delegando trabalho entre si.

Você também pode integrar com as seguintes plataformas empresariais para construir aplicativos de IA generativa . Essas plataformas fornecem modelos pré-treinados e outras ferramentas para ajudá-lo a criar aplicativos e agentes de IA em produção.

Plataforma
Descrição
Documentação

Plataforma totalmente gerenciada para criar aplicativos de IA generativa . Integre o MongoDB como uma base de conhecimento para armazenar dados personalizados no MongoDB Atlas, implementar RAG e distribuir agentes.

Plataforma do Google Cloud para criar e implementar aplicativos e agentes de IA. Inclui ferramentas e modelos pré-treinados do Google que você pode usar com o MongoDB Atlas para RAG e outros casos de uso, como query de linguagem natural.

Você pode integrar com as seguintes ferramentas de IA.

Ferramenta
Descrição
Documentação

O Model Context Protocol (MCP) é um padrão aberto de como os LLMs se conectam e interagem com recursos e serviços externos. Use nossa implementação oficial do Servidor MCP para interagir com seus dados e clusters MongoDB a partir de suas ferramentas de IA agente.

Ferramenta de automação de fluxo de trabalho sem código que permite criar fluxos de trabalho de agente por meio de nós interativos em uma tela visual. Suporta vários nós MongoDB , incluindo nós para RAG e memória para seus agentes de IA.

A comunidade mantém várias integrações com MongoDB. Essas são integrações que recebem contribuição de código aberto, mas não são gerenciadas diretamente pelo MongoDB. A tabela a seguir destaca algumas dessas integrações.

Integração
Descrição
Documentação

Framework TypeScript de código aberto que fornece componentes para criar agentes de IA, incluindo fluxos de trabalho, RAG e avaliações. Use o MongoDB para armazenamento e recuperação de vetores, RAG e memória.

Para dúvidas ou problemas com essas integrações, consulte a documentação e os recursos fornecidos pelos respectivos mantenedores da estrutura.

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