Presentamos Atlas Vector Search: cree aplicaciones inteligentes con búsqueda semántica e inteligencia artificial sobre cualquier tipo de datos

Nos complace anunciar que Atlas Vector Search se encuentra ahora en Disponibilidad general. Vector Search ahora es compatible con cargas de trabajo de producción que le permiten seguir desarrollando aplicaciones inteligentes basadas en búsqueda semántica e IA generativa, al tiempo que optimiza el consumo de recursos y mejora el rendimiento con nodos de búsqueda.

En el blog que se encuentra a continuación podrá leer el anuncio completo y la lista de beneficios.

Por fin ha llegado el momento. La inteligencia artificial se ha desplazado hacia la izquierda. Lo que alguna vez se construyó y a menudo quedó atrapado dentro de los equipos de ciencia de datos y aprendizaje automático de toda la empresa ahora está disponible para los constructores de todo el mundo. Pero para aprovechar el increíble poder de estas nuevas herramientas, es necesario construir sobre una plataforma de datos confiable, componible y elegante. Al mismo tiempo, como todos hemos visto, estas nuevas capacidades son tan buenas como los datos o la “verdad sobre el terreno” a los que tienen acceso. Es por eso que estamos encantados de agregar otra capacidad a la plataforma de datos para desarrolladores MongoDB Atlas para desbloquear todo el potencial de sus datos y potenciar las aplicaciones de IA. Hoy, MongoDB se complace en anunciar nuestra nueva y emocionante capacidad de Vector Search diseñada para satisfacer las demandas de datos en todas sus formas y permitir a nuestros socios aprovechar estas nuevas e increíbles capacidades.

¿Cuál es la capacidad?

Para aquellos que no están familiarizados, Vector Search es una capacidad que les permite consultar sus datos basándose en la semántica o el significado de los datos en lugar de los datos en sí. Esto es posible gracias a que puede representar numéricamente todas las formas de datos como vectores que luego se pueden comparar entre sí mediante algoritmos sofisticados. El primer paso es tomar los datos de origen como texto, audio o vídeo y convertirlos en "Vectores" utilizando un "modelo de codificación". Con los avances recientes en inteligencia artificial, estos vectores ahora pueden capturar mejor el significado de los datos al proyectar datos de dimensiones inferiores en un espacio de dimensiones superiores que contiene más contexto sobre los datos. Una vez que estos datos se hayan transformado en estas representaciones numéricas, puede realizar consultas para encontrar valores similares utilizando un algoritmo de vecinos que permite que sus consultas encuentren datos con vectores similares muy rápidamente. Esto le permite satisfacer consultas como "dame películas con sentimiento de tristeza" o "dame imágenes que parezcan...". Esta capacidad desbloquea una nueva clase de capacidades.

¿Cómo se relaciona con nuestra plataforma?

Con esta funcionalidad integrada de forma nativa en MongoDB Atlas, no hace falta copiar o transformar sus datos, aprender nuevas pilas o sintaxis, ni administrar un conjunto de infraestructura completamente nuevo. Con Atlas Vector Search de MongoDB nada de esto es necesario, puede utilizar estas capacidades nuevas y potentes dentro de una plataforma de primera clase y probada para crear aplicaciones más rápido que nunca. Muchos de los desafíos inherentes al aprovechamiento de la IA y la búsqueda vectorial surgen de la complejidad que implica exponer de forma segura los datos de su aplicación. Estas tareas añaden capas de fricción a la experiencia del desarrollador y hacen que sus aplicaciones sean más difíciles de crear, depurar y mantener. MongoDB elimina estos desafíos y al mismo tiempo lleva el poder de Vector Search a una plataforma que escala orgánicamente de forma tanto vertical como horizontal para soportar cualquier carga de trabajo que le plantee. Finalmente, nada de esto importaría sin garantías de seguridad y disponibilidad. El compromiso de MongoDB con una solución de administración de datos segura con alta disponibilidad a través de redundancia y conmutación por error automática garantiza que su aplicación nunca pierda el ritmo.

Nuevo en MongoDB.local London

Desde .Local London nos complace anunciar la introducción de una etapa de agregación de Vector Search dedicada que se puede invocar a través de $vectorSearch. Esta nueva etapa de agregación introduce algunos conceptos nuevos que potencian y facilitan más que nunca la utilización de Vector Search. Con $vectorSearch también puede utilizar un prefiltro con sintaxis MQL (p. ej., $gte, $eq, etc.) que filtra los documentos a medida que recorre el índice, lo que genera resultados coherentes y un alto rendimiento. Cualquier desarrollador que comprenda MongoDB podrá aprovechar esta capacidad de filtrado con facilidad. Por último, también estamos introduciendo dos formas de configurar los resultados dentro de la etapa de agregación, los parámetros "numCandidates" y "limit", con los que puede configurar el número de documentos que serán candidatos para la búsqueda aproximada del vecino más cercano y luego limitar el número de resultados que desea obtener con "limit".

¿Cómo interactúa con el ecosistema?

La cantidad de innovación que se está produciendo en torno a la Inteligencia Artificial es asombrosa, y es sorprendente ver los avances que la comunidad de código abierto está haciendo. Se están logrando grandes avances en los modelos de lenguaje de código abierto, así como en los diversos métodos que se pueden integrar en las aplicaciones. Con el poder bruto expuesto por la Inteligencia Artificial, nunca fue más importante tener una abstracción sólida sobre la capacidad de brindar a los desarrolladores la flexibilidad que necesitan. Con esto en mente, estamos encantados de compartir que tenemos varias capacidades compatibles con LangChain y LlamaIndex, desde compatibilidad hasta registro de chat e indexación de documentos. Nos estamos moviendo rápido y continuaremos lanzando nuevas funciones para los principales proveedores.

Para cerrar

Dicho esto, esto recién comienza. En MongoDB, estamos comprometidos a ayudar a los desarrolladores a potenciar la próxima generación de aplicaciones basadas en IA con la mejor plataforma de datos para desarrolladores del mercado. También buscaremos más marcos y arquitecturas de complementos compatibles. Pero como siempre, la parte más importante de esta ecuación es usted, el desarrollador. Hablaremos con la comunidad y encontraremos la manera de brindarle un mejor servicio y asegurarnos de satisfacer sus necesidades en cada paso del camino. ¡A desarrollar!