MongoDB, pionero en tecnología de bases de datos, ha presentado funciones avanzadas diseñadas para permitir a las empresas hacer un uso más eficiente de la inteligencia artificial (IA) generativa.
Recientemente, MongoDB Atlas Vector Search está disponible de forma generalizada, que brinda a los usuarios la oportunidad de incorporar sin problemas IA generativa en sus aplicaciones de software basándose en datos personalizados. La solución de IA está diseñada para ofrecer resultados precisos y relevantes adaptados a una empresa o sector específico.
Esta herramienta permite el desarrollo de funciones impulsadas por IA como búsqueda semántica o comparación de imágenes en aplicaciones. Utilizar un modelo "dinámico y escalable" de datos basados en documentos que permite a los usuarios fusionar consultas de datos vectoriales, agregaciones analíticas, búsqueda iniciada por texto, datos geoespaciales y de series temporales.
Un escenario ejemplificativo podría ser la solicitud de un consumidor de "ubicar listados de propiedades que presenten casas que se parezcan a una imagen proporcionada, construidas en la última media década y situadas dentro de un radio de siete millas al norte del centro de Seattle, escuelas cercanas con calificaciones altas y accesibles a zonas verdes". a pie." Luego, el sistema ofrece respuestas derivadas de una multitud de fuentes de datos.
Junto con Atlas Vector Search, MongoDB también lanzó Atlas Search Nodes, que presenta una infraestructura dedicada para gestionar cargas de trabajo de búsqueda generativa de IA para MongoDB Atlas Vector Search y MongoDB Atlas Search.
Este marco único separa la operación de los nodos de la base de datos. Esto crea un entorno más controlado, que promueve la rentabilidad, un mejor rendimiento y el aislamiento de la carga de trabajo. Potencialmente, podría ayudar a los minoristas a organizar promociones estacionales para segregar y escalar las cargas de trabajo de los chatbots para regiones específicas.
MongoDB destaca que este novedoso servicio es capaz de reducir la latencia de respuesta a consultas en alrededor de un 60%.
Según Sahir Azam, director de productos de MongoDB, “La disponibilidad generalizada de MongoDB Atlas Vector Search y MongoDB Atlas Search Nodes facilita a nuestros clientes utilizar una plataforma de datos de desarrollador de software unificada y totalmente administrada para desarrollar, ejecutar y escalar de manera conveniente aplicaciones y sistemas contemporáneos. Ofrecer experiencias personalizadas basadas en IA a los usuarios finales, ahorrando así tiempo y mejorando el compromiso”.
La plataforma AppMaster , conocida por simplificar el desarrollo de aplicaciones web, móviles y backend, podría capitalizar estos avances creando servicios backend dedicados capaces de interactuar con estas nuevas herramientas MongoDB para ampliar la capacidad de IA para las aplicaciones de los usuarios.
