Découvrez comment tirer parti de MongoDB pour rationaliser le développement de la prochaine génération d'applications alimentées par l'IA.
RessourcesSimplifiez le cycle de vie de l'IA grâce à des services de données opérationnels, analytiques et d'IA qui tirent parti d'un modèle de données unique et d'une API de requête unique sur une plateforme multi-cloud hautement évolutive et sécurisée.
Innovez et expérimentez avec de nouveaux paramètres et des données de tout type en enregistrant, stockant et indexant les données sans conception de schéma fastidieux ni de modifications continues.
Obtenir un débit élevé et une faible latence pour les magasins d'inférence grâce à la combinaison de la hiérarchisation et la fédération des données avec l'indexation des lignes et des colonnes dans une base de données opérationnelle évolutive horizontalement.
Améliorez la productivité des développeurs et des équipes de ML/IA grâce à une API de requête unique et expressive qui simplifie la préparation des données, la formation des modèles, l'inférence et l'extraction des connaissances.
Améliorez les applications grâce à l'IA générative à travers des magasins de données vectoriels et documentaires intégrés de manière native, sans infrastructure supplémentaire à provisionner, sécuriser ou gérer.
Créez des applications enrichies par l'IA à l'aide de la principale plateforme de données de développement multi-cloud et un solide écosystème de partenaires en IA comprenant des plateformes MLOps et des LLM open source.
Un service de base de données multi-cloud conçu pour la résilience, l'évolutivité et les plus hauts niveaux de confidentialité et de sécurité des données.
Unifié avec Atlas Database et avec des intégrations de support dans LLM, Atlas Vector Search est un moyen rapide et facile de créer des applications de recherche sémantique et basées sur l'IA.
Combinez la recherche par mot-clé d'Atlas Search avec la recherche sémantique optimisée par Atlas Vector Search pour améliorer la pertinence et la précision des invites pour les LLM.
Exécutez automatiquement du code en réponse à des modifications de la base de données, des événements utilisateur ou des intervalles prédéfinis. Interagissez facilement avec les modèles de machine learning déployés en tant que points de terminaison REST.
Créez et exécutez des applications analytiques à forte intensité de données en combinant la flexibilité du document model avec des collections de séries temporelles.
Interrogez, transformez et agrégez en toute transparence les données des bases de données Atlas et du stockage d'objets cloud.
Transformez la création d'applications de ML/IA nécessitant une détection des failles, des magasins de fonctionnalités et des pipelines d'enrichissement. Unifiez le travail avec les données en mouvement et au repos.
Créez de nouvelles classes d'applications d'IA sophistiquées combinant des données MongoDB et des données à grande vitesse et à volume élevé dans Apache Spark et Databricks.
Déplacez efficacement les données entre MongoDB et les principales bibliothèques de machine learning, notamment Pandas et Scikit-learn.
Pour être compétitif et gagner dans l'économie numérique, vous devez rendre vos applications plus intelligentes. Les applications intelligentes utilisent les données, l'IA et l'analytique pour dialoguer avec les utilisateurs en langage naturel, générer des informations et prendre des mesures de manière autonome.
Pour créer cette nouvelle génération d'applications, nous devons faire les choses différemment. Nous ne pouvons plus nous contenter de copier nos données des systèmes opérationnels vers des systèmes d'analyse centralisés. Au lieu de cela, nous devons apporter une nouvelle classe d'IA et de traitement analytique directement à la source des données, c'est-à-dire aux applications elles-mêmes. C'est ce que nous appelons les renseignements basés sur les applications.
MongoDB Atlas met de puissantes capacités d'IA et d'analyse directement entre les mains des développeurs, selon des modalités qui s'adaptent à leurs flux de travail, à leurs frameworks et à leurs langues.
Apprenez-en davantage sur les conditions requises pour fournir avec succès des renseignements basés sur les applications et sur la manière de démarrer.
Utilisez MongoDB et MindsDB pour améliorer les capacités prédictives des équipes de science et d'ingénierie des données.
Apprenez à appeler une API OpenAI et à effectuer une recherche vectorielle dans MongoDB Atlas.
Une étude approfondie sur l'intégration de MongoDB Atlas et Databricks.
Créez un modèle d'assurance basé sur l'utilisation avec MongoDB et Databricks.