Agora disponívelMenor custo, maior escala: novos recursos de quantização de vetores agora disponíveis. Leia mais > >

ATLAS

Vector Search

Crie aplicativos inteligentes com base em pesquisa semântica e IA generativa usando recursos nativos e completos de banco de dados vetorial.

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Ilustração de vetores
Ilustração do setor AI

O que é pesquisa vetorial?

A IA generativa usa vetores para permitir a pesquisa semântica inteligente em dados não estruturados (texto, imagens e áudio). Os vetores são essenciais na criação de mecanismos de recomendação, detecção de anomalias e conversação AI. A ampla variedade de casos de uso, possibilitada pelos recursos nativos do MongoDB, proporciona experiências de usuário transformadoras.

O poder combinado dos vetores e do MongoDB

Simplicidade incomparável

Evite a taxa de sincronização. Com o MongoDB Atlas Vector Search criado no núcleo do banco de dados, não há necessidade de sincronizar dados entre seus bancos de dados operacionais e vetoriais - economizando tempo, reduzindo a complexidade e evitando erros. Seus dados operacionais e vetoriais permanecem em um só lugar.

Assista ao vídeo de 3 minutos
Ilustração com um exemplo de como esse recurso funciona.
Ilustração com um exemplo de como esse recurso funciona.

Poderosos recursos de query

Combine facilmente a consulta vetorial com filtros em metadados, pesquisas em gráficos, pipeline de agregação, pesquisa geoespacial e pesquisa léxica para uma pesquisa híbrida avançada de casos de uso em um único banco de dados.

Saiba mais

Dimensionamento superior para aplicativos de pesquisa vetorial

Diferentemente de outras soluções, a arquitetura distribuída do MongoDB dimensiona a pesquisa vetorial de forma independente do banco de dados central. Isso permite um verdadeiro isolamento da carga de trabalho e otimização de queries vetoriais, resultando em um desempenho superior em escala.

Aprenda sobre nó de pesquisa
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Banco de dados vetorial pronto para empresas

A segurança e a alta disponibilidade estão integradas. Como os dados do vetor são armazenados diretamente no Atlas com seus dados operacionais, você pode ter certeza de que suas cargas de trabalho estão sendo executadas com a mesma segurança e disponibilidade de nível empresarial confiável pelas quais o MongoDB é conhecido.

Consulte as capacidades do MongoDB Atlas

Casos de sucesso de clientes com MongoDB Atlas Vector Search

Veja todos os clientes
10 minutosTempo de criação do relatório clínico
"Somente o MongoDB Atlas nos dá a flexibilidade e a escala na camada da plataforma de dados para experimentar como aproveitar um dos maiores avanços técnicos que o setor já viu."
Louise Lind Skov
Chefe de digitalização de conteúdo, Novo Nordisk
Leia o estudo de caso
10 minutosTempo de criação do relatório clínico
"Somente o MongoDB Atlas nos dá a flexibilidade e a escala na camada da plataforma de dados para experimentar como aproveitar um dos maiores avanços técnicos que o setor já viu."
Louise Lind Skov
Chefe de digitalização de conteúdo, Novo Nordisk
Leia o estudo de caso
30%Menor custo operacional
aplicativos acionados por eventos
"O Atlas Vector Search foi a solução para nossos problemas. Ele simplifica bastante o trabalho necessário para tornar o Okta Inbox superfácil de usar para os clientes."
Suchit Agarwal
Diretor de Engenharia, Okta
Leia o estudo de caso
"Com o MongoDB Atlas Vector Search, podemos criar consultas sofisticadas que filtram rapidamente os dados do produto, as preferências do cliente e as incorporações de vetores para identificar com precisão recomendações de produtos hiper-relevantes em tempo real."
Mundher Al-Shabi
Cientista de dados sênior, herói da entrega
Leia o estudo de caso
"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
"Foi muito fácil implementar nossos dados de pesquisa no Atlas Search Node, bastando apenas alguns cliques. Além disso, os requisitos de memória da pesquisa vetorial agora podem ser totalmente correspondentes à nossa implantação do Atlas Search Node. Essa é uma consideração fundamental para que a pesquisa vetorial seja rápida e simplificada."
Pierce Lamb
Engenheiro de software sênior, VISO TRUST
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INTEGRAÇÕES EM DESTAQUE

pesquisa vetorial caso de uso

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Perguntas frequentes

Comece a usar MongoDB Atlas Vector Search

Veja como você pode converter seus dados em embeddings vetoriais, recuperá-los com recursos de pesquisa e criar aplicativos inteligentes de forma rápida e fácil em MongoDB Atlas.
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