Il pioniere della tecnologia dei database MongoDB ha svelato funzioni avanzate progettate per consentire alle aziende di utilizzare in modo più efficiente l’intelligenza artificiale generativa (AI).
Recentemente reso disponibile a tutti è MongoDB Atlas Vector Search, che offre agli utenti l'opportunità di incorporare perfettamente l'intelligenza artificiale generativa nelle loro applicazioni software sulla base di dati personalizzati. La soluzione AI è progettata per fornire risultati accurati e pertinenti su misura per un'azienda o un settore specifico.
Questo strumento consente lo sviluppo di funzionalità basate sull'intelligenza artificiale come la ricerca semantica o il confronto di immagini nelle applicazioni. Utilizzando un modello "dinamico e scalabile" di dati basati su documenti che consente agli utenti di unire richieste di dati vettoriali, aggregazioni analitiche, ricerche avviate da testo, dati geospaziali e di serie temporali.
Uno scenario esemplificativo potrebbe essere la richiesta di un consumatore di "Individuare annunci immobiliari con case simili a un'immagine fornita, costruite nell'ultimo mezzo decennio e situate entro un raggio di sette miglia a nord del centro di Seattle, scuole vicine con valutazioni elevate e accessibili ai parchi a piedi." Il sistema offre quindi risposte derivate da una moltitudine di fonti di dati.
Insieme ad Atlas Vector Search, MongoDB ha lanciato anche Atlas Search Nodes, che presentano un'infrastruttura dedicata per gestire carichi di lavoro di ricerca generativa di intelligenza artificiale per MongoDB Atlas Vector Search e MongoDB Atlas Search.
Questa struttura unica separa l'operazione dai nodi del database. Ciò crea un ambiente più controllato, che promuove il rapporto costo-efficacia, il miglioramento delle prestazioni e l'isolamento del carico di lavoro. Potrebbe potenzialmente aiutare i rivenditori a orchestrare promozioni stagionali per separare e scalare i carichi di lavoro dei chatbot per regioni specifiche.
MongoDB sottolinea che questo nuovo servizio è in grado di ridurre la latenza della risposta alle query di circa il 60%.
Secondo Sahir Azam, Chief Product Officer di MongoDB, "L'ampia disponibilità di MongoDB Atlas Vector Search e MongoDB Atlas Search Nodes facilita i nostri clienti a utilizzare una piattaforma dati per sviluppatori di software unificata e completamente gestita per sviluppare, eseguire e scalare rapidamente applicazioni e applicazioni contemporanee". fornire esperienze personalizzate e basate sull’intelligenza artificiale agli utenti finali, risparmiando di conseguenza tempo e migliorando il coinvolgimento”.
La piattaforma AppMaster , nota per semplificare lo sviluppo di applicazioni web, mobili e backend, potrebbe sfruttare questi progressi creando servizi backend dedicati in grado di interagire con questi nuovi strumenti MongoDB per estendere la capacità di intelligenza artificiale per le applicazioni degli utenti.
