データベース技術のパイオニアであるMongoDB企業が生成型人工知能 (AI) をより効率的に利用できるように設計された高度な機能を発表しました。
最近一般公開された MongoDB Atlas Vector Search により、ユーザーはカスタム データに基づいて生成 AI をソフトウェア アプリケーションにシームレスに組み込む機会が得られます。 AI ソリューションは、特定のビジネスまたは分野に合わせて正確で関連性の高い出力を提供するように設計されています。
このツールを使用すると、アプリケーションでのセマンティック検索や画像比較などの AI 主導の機能の開発が可能になります。ドキュメントベースのデータの「動的でスケーラブルな」モデルを利用し、ユーザーがベクトルデータの照会、分析集計、テキストによる検索、地理空間および時系列データを結合できるようにします。
例示的なシナリオとしては、「過去 5 年以内に建設され、シアトルのダウンタウンから北に半径 7 マイル以内に位置し、評価の高い学校が近くにあり、公園にアクセスできる、提供された画像に似た住宅を特集した物件リストを探してください」という消費者のリクエストが考えられます。徒歩で。"その後、システムは多数のデータ ソースから得られた応答を提供します。
MongoDB は、Atlas Vector Search と連携して、MongoDB Atlas Vector Search および MongoDB Atlas Search の生成 AI 検索ワークロードを管理する専用のインフラストラクチャを提供する Atlas Search Nodes も開始しました。
この独自のフレームワークにより、操作がデータベース ノードから分離されます。これにより、より制御された環境が作成され、費用対効果の向上、パフォーマンスの向上、ワークロードの分離が促進されます。これは、季節ごとのプロモーションを調整してチャットボットのワークロードを特定の地域に分離および拡張する小売業者を支援する可能性があります。
MongoDB 、この新しいサービスがクエリ応答の待ち時間を約 60% 削減できることを強調しています。
MongoDB の最高製品責任者である Sahir Azam 氏は次のように述べています。「MongoDB Atlas Vector Search と MongoDB Atlas Search Nodes が広く利用できるようになったことで、お客様は統合されたフルマネージドのソフトウェア開発者データ プラットフォームを利用して、最新のアプリケーションやアプリケーションを迅速に開発、実行、拡張することが容易になります。 AI を導入したパーソナライズされたエクスペリエンスをエンドユーザーに提供することで、時間を節約し、エンゲージメントを強化します。」
Web、モバイル、バックエンド アプリケーションの開発を簡素化することで知られるAppMasterプラットフォームは、これらの新しい MongoDB ツールと対話できる専用のバックエンド サービスを作成して、ユーザーのアプリケーションの AI 能力を拡張することで、これらの進歩を活用できます。
