Pionier technologii baz danych MongoDB zaprezentował zaawansowane funkcje zaprojektowane, aby umożliwić przedsiębiorstwom bardziej efektywne wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji (AI).
Niedawno udostępniono powszechnie narzędzie MongoDB Atlas Vector Search, które daje użytkownikom możliwość bezproblemowego włączania generatywnej sztucznej inteligencji do swoich aplikacji w oparciu o niestandardowe dane. Rozwiązanie AI zostało zaprojektowane w celu dostarczania dokładnych i odpowiednich wyników dostosowanych do konkretnej firmy lub sektora.
To narzędzie umożliwia opracowywanie funkcji opartych na sztucznej inteligencji, takich jak wyszukiwanie semantyczne lub porównywanie obrazów w aplikacjach. Wykorzystywanie „dynamicznego i skalowalnego” modelu danych opartych na dokumentach, który umożliwia użytkownikom łączenie zapytań o dane wektorowe, agregacje analityczne, wyszukiwanie inicjowane tekstem, dane geoprzestrzenne i szeregi czasowe.
Przykładowym scenariuszem może być prośba konsumenta o „Znajdź ogłoszenia o nieruchomościach przedstawiających domy przypominające dostarczony obraz, zbudowane w ciągu ostatniej dekady i położone w promieniu siedmiu mil na północ od centrum Seattle, w pobliżu pobliskich szkół o wysokich ocenach i dostępnych dla parków pieszo." System udostępnia następnie odpowiedzi pochodzące z wielu źródeł danych.
W połączeniu z Atlas Vector Search, MongoDB uruchomiło także Atlas Search Nodes, które stanowią dedykowaną infrastrukturę do zarządzania obciążeniami związanymi z wyszukiwaniem generatywnym AI dla MongoDB Atlas Vector Search i MongoDB Atlas Search.
Ta unikalna struktura oddziela operację od węzłów bazy danych. Tworzy to bardziej kontrolowane środowisko, które sprzyja opłacalności, lepszej wydajności i izolacji obciążenia pracą. Może to potencjalnie pomóc sprzedawcom detalicznym organizującym promocje sezonowe w segregowaniu i skalowaniu obciążeń chatbota dla określonych regionów.
MongoDB podkreśla, że ta nowatorska usługa jest w stanie zmniejszyć opóźnienia w odpowiedziach na zapytania o około 60%.
Według Sahira Azama, dyrektora ds. produktów w MongoDB, „Powszechna dostępność MongoDB Atlas Vector Search i MongoDB Atlas Search Nodes ułatwia naszym klientom korzystanie z ujednoliconej, w pełni zarządzanej platformy danych dla programistów w celu szybkiego opracowywania, wykonywania i skalowania współczesnych aplikacji i zapewniaj użytkownikom końcowym spersonalizowane doświadczenia oparte na sztucznej inteligencji, oszczędzając w ten sposób czas i zwiększając zaangażowanie”.
Platforma AppMaster , znana z upraszczania tworzenia aplikacji internetowych, mobilnych i zaplecza, mogłaby wykorzystać te postępy, tworząc dedykowane usługi zaplecza zdolne do interakcji z nowymi narzędziami MongoDB w celu rozszerzenia możliwości sztucznej inteligencji dla aplikacji użytkowników.
