Atlas
MongoDB Atlas
Um banco de dados vetorial e muito mais
Aproveite a liberdade e a flexibilidade de usar o MongoDB Atlas como um banco de dados vetorial para armazenar e pesquisar vetores junto com seus dados operacionais.
Recursos nativos do banco de dados vetorial
As incorporações de vetores são representações numéricas de dados e contexto relacionado. O MongoDB Atlas unifica embeddings vetoriais com dados de aplicação ao vivo em um único banco de dados totalmente gerenciado e multinuvem que lida com as necessidades de carga de trabalho transacionais, de pesquisa e recuperação, análise em aplicativo, geoespacial e streaming.
Torne os LLM mais inteligentes com RAG
RAG (Retrieval augmented generation) fornece aos LLM (large language models) acesso a dados em tempo real e atualizados, preenchendo as lacunas de conhecimento que os LLM não cobrem. A RAG permite que você criar experiências hiperpersonalizadas exclusivamente adaptadas às necessidades de negócios usando seus próprios dados de empresas.
Reduza a complexidade, aumente a produtividade
As tecnologias de nicho levam a experiências fragmentadas e ineficientes para desenvolvedores. Em vez de adicionar um banco de dados vetorial autônomo, o Atlas oferece todos os recursos necessários para desenvolver aplicações com IA generativa, reduzindo a expansão, a complexidade e a sobrecarga para os desenvolvedores, tudo em uma única plataforma.
Isolamento da carga de trabalho para escalabilidade e disponibilidade
Configure uma infraestrutura dedicada para cargas de trabalho do Atlas Vector Search. Otimize os recursos de computação para dimensionar a pesquisa e o banco de dados de forma independente, proporcionando melhor desempenho em escala com maior disponibilidade.
Flexibilidade de Cloud e integração do ecossistema de IA
Alguns aplicativos habilitados para IA exigem infraestrutura especializada de aprendizado de máquina de um provedor específico de cloud ou modelo. O MongoDB Atlas oferece de forma única clusters de banco de dados globais e multinuvem em todos os principais provedores de nuvem e suporta embeddings gerados pela vasta maioria dos provedores de modelos.Estudo de Caso de IA Generativa
Brian Raymond
Como a plataforma de ingestão e pré\-processamento de linguagem natural mais utilizada globalmente, a parceria com o MongoDB foi uma escolha óbvia para nós. Essa colaboração permite um desenvolvimento ainda mais rápido de aplicativos inteligentes. Juntos, estamos abrindo o caminho para as empresas aproveitarem seus dados.
Fundador/CEO da Unstructured.io
Estudo de Caso de IA Generativa
Himanshu Sharma
"Utilizamos as sentenças armazenadas no MongoDB para treinar nossos modelos e dar suporte à inferência em tempo real. A flexibilidade do modelo de dados de documento do MongoDB tornou\-o uma escolha ideal para armazenar a diversidade de conteúdo estruturado e não estruturado e os recursos que nossos modelos de aprendizado de máquina traduzem.
Cofundador/CEO da Devnagri
Estudo de Caso de IA Generativa
Amit Ben
O document model do MongoDB realmente nos permite abrir nossas asas e explorar livremente novas funcionalidades para a IA, como novas previsões, novas perspicácias e novos pontos de dados de saída. Com qualquer outra plataforma, teríamos que go constantemente à infraestrutura subjacente e mantê\-la. Agora, podemos adicionar, expandir e explorar novas funcionalidades de forma contínua.
CEO/Fundador, One AI
Estudo de Caso de IA Generativa
Raj Thaker
“A introdução do Atlas Vector Search e do tutorial Building Generative AI Applications me proporcionou um modelo rápido e pronto que integra um banco de dados para dados de origem, pesquisa vetorial para pesquisa semântica com tecnologia de IA, e pipelines de dados em tempo real reativos para manter tudo atualizado, tudo em uma única plataforma com uma única cópia dos dados e uma API de desenvolvedor unificada.”
CTO e cofundador da Crewmate
Pronto para começar?
Comece a aproveitar RAG, LLM e seus próprios dados privados para criar aplicações transformadoras baseadas em IA usando recursos nativos de Bancos de dados vetoriais no MongoDB Atlas.
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