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ATLAS

Vector Search. Crie aplicativos inteligentes com GenAI

Crie aplicações inteligentes com tecnologia de pesquisa semântica e IA generativa em qualquer tipo de dados.
Explorar o tutorial
Ilustração de pesquisa vetorial do Atlas.
O que é o Atlas Vector Search?
Integre seu banco de dados operacional e pesquisa vetorial em uma única plataforma unificada e totalmente gerenciada, com uma interface nativa do MongoDB que pode aproveitar modelos grandes de linguagem (LLMs) por meio de estruturas populares.Assista ao vídeo de 3 minutos

Integrações em destaque

LangChain
LlamaIndex
OpenAI
Hugging Face
Cohere

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Principais casos de uso para o Atlas Vector Search

Principais casos de uso para o Atlas Vector Search

O Atlas Vector Search permite pesquisar dados não estruturados. Você pode criar incorporações vetoriais com modelos de aprendizado de máquina, como OpenAI e Hugging Face, e armazená-los e indexá-los no Atlas para recuperação aprimorada de geração (RAG), pesquisa semântica, mecanismos de recomendação, personalização dinâmica e outros casos de uso.O que é geração aumentada de recuperação?
Pesquisa por vetor simplificada

Pesquisa por vetor simplificada

Com o Atlas Vector Search, os desenvolvedores podem criar experiências impulsionadas por IA, acessando todos os dados de que precisam por meio de uma experiência de desenvolvedor unificada e consistente na forma da API de Consulta do MongoDB. Nosso novo estágio de agregação $vectorSearch facilita ainda mais o uso do MongoDB.Explicação da pesquisa vetorial em três minutos
Evite o imposto de sincronização

Evite o imposto de sincronização

Armazene incorporações vetoriais diretamente ao lado de seus dados de origem e metadados com o poder do modelo de documento. As incorporações vetoriais são integradas aos dados da aplicação e indexadas de forma transparente para consultas semânticas, permitindo que você construa de forma mais fácil e rápida.O que é um banco de dados de documentos?
Retire o trabalho operacional pesado

Retire o trabalho operacional pesado

O Atlas Vector Search é desenvolvido na plataforma de dados do desenvolvedor do MongoDB Atlas. Automatize facilmente o provisionamento, patching, atualizações, escalabilidade, segurança e recuperação de desastres, enquanto fornece uma visão profunda do desempenho tanto para o banco de dados quanto para o Vector Search, para que você possa se concentrar na criação de aplicativos.Aprenda a criar aplicativos inteligentes

Ecossistema robusto de integrações de IA

O Atlas Vector Search acelera sua jornada para a criação de aplicativos de pesquisa avançada e IA generativa, integrando-se a uma ampla variedade de LLMs e estruturas de topo.
LangChain logo image.

LangChain

O MongoDB Atlas Vector Search integra-se ao LangChain para fornecer uma "memória de longo prazo" para LLMs e como um armazenamento para conversas de chat.

Imagem do logotipo LlamaIndex.

Índice LlamaM

O MongoDB Atlas Vector Search se integra ao LlamaIndex para fornecer "memória de longo prazo" para LLMs, bem como fornecer uma loja para partes de documentos.

Imagem do logotipo da OpenAI.

OpenAI

As incorporações vetoriais geradas pelo OpenAI podem ser armazenadas no MongoDB Atlas Vector Search para criar aplicativos de IA generativa de alto desempenho.

Imagem do logotipo do Hugging Face.

Hugging Face

O Hugging Face fornece acesso a muitos modelos de código aberto que podem ser facilmente utilizados para gerar incorporações vetoriais e armazená-los no Atlas Vector Search.

Imagem do logotipo do Cohere.

Cohere

Os vetores de incorporação criados pela Cohere podem ser guardados no MongoDB Atlas Vector Search para desenvolver aplicativos de IA generativa de alta performance.

Imagem do logotipo Nomic.

Nomic

O Nomic oferece a capacidade de visualizar e explorar dados de incorporação de vetores facilmente no navegador da Web, além de gerar incorporação de vetores por meio da ferramenta thegpt4all. Ele funciona facilmente com o Atlas Vector Search.

Imagem do logotipo do Microsoft Semantic Kernel.

Microsoft semantic kernel

O Semantic Kernel é um SDK que simplifica a criação de aplicativos de LLM com linguagens de programação como C# e python. O Atlas Vector Search é integrada para fornecer “memória” para aplicativos LLM.

"Queremos possibilitar que os usuários da Base de Conhecimento de nossos clientes receberem respostas instantâneas, confiáveis e precisas às suas perguntas usando a pesquisa conversacional com tecnologia MongoDB Atlas Vector Search e os recursos de IA generativa."
Saravana Kumar
CEO, Kovai
Leia a história completa
"Inicialmente, procurávamos outros fornecedores para a pesquisa de vetores. No entanto, quando vimos a Pesquisa Vetorial do MongoDB, ficou óbvio: como sabemos que vamos passar tudo para o Atlas, entendemos que deveríamos consolidar tudo lá”.
Marte Lan
Cofundador & CTO da Metaphor Data
“Com o Atlas Vector Search, temos agora um banco de dados de metadados vetoriais testado em batalha, refinado durante uma década, atendendo efetivamente aos nossos fortes requisitos de recuperação. Não há necessidade de implantar outro novo banco de dados, pois nossos vetores e metadados de artefatos podem ser perfeitamente armazenados juntos".
Russel Sherman
Cofundador e CTO da VISO TRUST
"Estamos utilizando incorporações de IA e Vector Search para ir além da Full Text Search com significado semântico e dar contexto e memória a assistentes de compra de carros com IA generativa. Estamos muito entusiasmados com o fato de o MongoDB ter adicionado o Vector Search ao Atlas, o que simplifica muito nosso trabalho de engenharia".
Nathan Clevenger
Fundador e CTO da Drivly

Recursos para criar aplicativos com tecnologia de IA

Descubra como aproveitar o MongoDB para simplificar o desenvolvimento da próxima geração de aplicativos impulsionados por IA.
Ver recursos

Perguntas frequentes

O que é pesquisa semântica?
Pesquisa semântica é a prática de pesquisar sobre o significado dos dados em vez dos próprios dados.
O que é um vetor?
Um vetor é uma representação numérica de dados e seu contexto associado, que pode ser eficientemente pesquisado usando algoritmos avançados.
O que é KNN?
KNN significa "Vizinhos Mais Próximos", que é o algoritmo frequentemente usado para encontrar vetores próximos um do outro.
Saiba mais
O que é $vectorSearch e como é diferente do operador knnBeta em $search?
$vectorSearch é um novo estágio de agregação no MongoDB Atlas que permite executar uma consulta aproximada de vizinho mais próximo com filtragem de idioma de consulta MongoDB (por exemplo, "$eq" ou "$gte"). Este estágio será suportado em clusters do Atlas versão 6.0 e superior. O operador knnBeta em $search também continuará a ser suportado.
Saiba mais
O que é ANN?
ANN significa "Vizinhos Mais Próximos Aproximados" e é uma abordagem para encontrar vetores semelhantes que prioriza o desempenho em detrimento da precisão.Este é um dos algoritmos fundamentais usados para impulsionar o Atlas Vector Search. Nosso algoritmo para pesquisa de vizinho mais próximo aproximado usa o Hierarchical Navigable Small World (HNSW) gráficos.
Quais incorporações de vetores são suportadas pelo Atlas Search?
O Atlas Vector Search oferece suporte a incorporações de qualquer provedor que esteja abaixo do limite de dimensão 4096 no serviço.
O Vector Search funciona com imagens, arquivos de mídia e outros tipos de dados?
Sim, o Atlas Vector Search pode consultar qualquer tipo de dados que possam ser transformados em uma incorporação. Um dos benefícios do modelo de documento é que você pode armazenar suas incorporações ao lado de seus dados avançados em seus documentos.

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