De pionier op het gebied van databasetechnologie, MongoDB heeft geavanceerde functies onthuld die zijn ontworpen om bedrijven in staat te stellen efficiënter gebruik te maken van generatieve kunstmatige intelligentie (AI).
Onlangs algemeen verkrijgbaar is MongoDB Atlas Vector Search, waarmee gebruikers generatieve AI naadloos kunnen integreren in hun softwareapplicaties op basis van aangepaste gegevens. De AI-oplossing is ontworpen om nauwkeurige en relevante resultaten te leveren die zijn afgestemd op een specifiek bedrijf of een specifieke sector.
Deze tool maakt de ontwikkeling mogelijk van AI-gestuurde functies zoals semantisch zoeken of beeldvergelijking in applicaties. Gebruikmakend van een "dynamisch en schaalbaar" model van op documenten gebaseerde gegevens waarmee gebruikers vectorgegevensvragen, analytische aggregaties, door tekst geïnitieerde zoekacties, georuimtelijke gegevens en tijdreeksgegevens kunnen samenvoegen.
Een voorbeeldscenario zou het verzoek van een consument kunnen zijn om 'eigendomsadvertenties te vinden met huizen die lijken op een opgegeven afbeelding, gebouwd in de afgelopen vijf jaar en gelegen binnen een straal van zeven mijl ten noorden van het centrum van Seattle, nabijgelegen scholen met hoge beoordelingen en toegankelijk voor parken. te voet.” Het systeem biedt vervolgens antwoorden die zijn afgeleid van een groot aantal gegevensbronnen.
In samenwerking met Atlas Vector Search lanceerde MongoDB ook Atlas Search Nodes, die een speciale infrastructuur bieden voor het beheren van generatieve AI-zoekwerklasten voor MongoDB Atlas Vector Search en MongoDB Atlas Search.
Dit unieke raamwerk scheidt de bewerking van databaseknooppunten. Hierdoor ontstaat een meer gecontroleerde omgeving, die de kosteneffectiviteit, verbeterde prestaties en isolatie van de werklast bevordert. Het zou retailers mogelijk kunnen helpen bij het orkestreren van seizoenspromoties om de werklast van chatbots voor specifieke regio’s te scheiden en te schalen.
MongoDB benadrukt dat deze nieuwe dienst in staat is om de latentie van queryreacties met ongeveer 60% te verminderen.
Volgens Sahir Azam, Chief Product Officer bij MongoDB: “De wijdverbreide beschikbaarheid van MongoDB Atlas Vector Search en MongoDB Atlas Search Nodes maakt het voor onze klanten mogelijk om gebruik te maken van een uniform, volledig beheerd dataplatform voor softwareontwikkelaars om op efficiënte wijze hedendaagse applicaties te ontwikkelen, uit te voeren en te schalen. het verzorgen van gepersonaliseerde, op AI gebaseerde ervaringen voor eindgebruikers, waardoor tijd wordt bespaard en de betrokkenheid wordt vergroot.”
Het AppMaster- platform, bekend om het vereenvoudigen van de ontwikkeling van web-, mobiele en backend-applicaties, zou van deze vooruitgang kunnen profiteren door speciale backend-services te creëren die kunnen communiceren met deze nieuwe MongoDB-tools om de AI-capaciteit voor gebruikersapplicaties uit te breiden.
