Illustrazione di ricerca vettoriale Atlas.

Che cos'è la ricerca vettoriale Atlas?

Integra il tuo database operativo e la ricerca vettoriale in una piattaforma sicura, unificata e completamente gestita con funzionalità complete di database vettoriale e la versatilità del modello di documento. Archivia i tuoi dati operativi, metadati e incorporamenti vettoriali su Atlas mentre utilizzi Atlas Vector Search per creare applicazioni intelligenti basate sull'IA generativa.

MongoDB Atlas è stato votato il database vettoriale più amato
Ancora una volta, MongoDB Atlas vince il premio come database vettoriale più amato secondo il nuovo rapporto 2024 State of AI di Retool.
Un'illustrazione della coppa e dei premi.

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Casi d'uso principali per la ricerca vettoriale Atlas

Atlas Vector Search consente di effettuare query su dati non strutturati. È possibile incorporare vettori con modelli di apprendimento automatico come OpenAI e Hugging Face e memorizzarli e indicizzarli in Atlas per la retrieval augmented generation (RAG), la ricerca semantica, la raccomandazione, la personalizzazione dinamica e altri casi d'uso.

Illustrazione dei diversi tipi di dati combinati nel database.
Illustrazione di un paio di grafici che rappresentano le capacità di scalabilità automatica di MongoDB.

Isolamento del carico di lavoro per maggiore scalabilità e disponibilità

Imposta un'infrastruttura dedicata per i carichi di lavoro di Atlas Search e Vector Search. Ottimizza le risorse di calcolo per scalare la ricerca e il database in modo indipendente, offrendo prestazioni migliori su larga scala e maggiore disponibilità.

La versatilità di Atlas come database vettoriale

Piuttosto che utilizzare un database vettoriale autonomo o integrato, la versatilità della nostra piattaforma consente agli utenti di archiviare i propri dati operativi, metadati e incorporamenti vettoriali su Atlas e di utilizzare senza problemi Atlas Vector Search per indicizzare, recuperare e creare applicazioni di IA generativa ad alte prestazioni.

Illustrazione di un robot che rappresenta le applicazioni IA.
Illustrazione di mani che digitano su un laptop e una gru che preleva un documento.

Di' addio al sovraccarico operativo

Atlas Vector Search si basa sulla piattaforma di dati per sviluppatori MongoDB Atlas. Automatizza facilmente il provisioning, il patching, gli aggiornamenti, la scalabilità, la sicurezza e il disaster recovery, fornendo al contempo una profonda visibilità sulle prestazioni sia del database che di Vector Search, in modo da poterti concentrare sulla creazione di applicazioni.

Solido ecosistema di integrazioni IA

Atlas Vector Search accelera il vostro percorso verso la creazione di applicazioni di ricerca avanzata e di IA generativa, integrandosi con un'ampia gamma di LLM e framework di alto livello.
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LangChain

LangChain-MongoDB è un pacchetto dedicato che fornisce funzionalità di "memoria a lungo termine" per gli LLM: archivio vettoriale, cronologia delle conversazioni e cache semantica.

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MongoDB Atlas Vector Search si integra con LlamaIndex per fornire una "memoria a lungo termine" agli LLM e un archivio per i blocchi di documenti.

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Gli incorporamenti vettoriali generati da OpenAI possono essere memorizzati in MongoDB Atlas Vector Search per creare applicazioni di IA generativa ad alte prestazioni.

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Hugging Face

Hugging Face fornisce accesso a molti modelli open source che possono essere facilmente utilizzati per generare incorporamenti vettoriali e memorizzarli in Atlas Vector Search.

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Gli incorporamenti vettoriali generati da Cohere possono essere memorizzati in MongoDB Atlas Vector Search per creare applicazioni di IA generativa ad alte prestazioni.

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Haystack è un framework Python open source che semplifica lo sviluppo di applicazioni LLM.

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Microsoft Semantic Kernel

Semantic Kernel è un SDK che semplifica la creazione di applicazioni LLM con linguaggi di programmazione come C# e python. Atlas Vector search si integra per fornire una "memoria" alle applicazioni LLM."

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Knowledge Base di Amazon Bedrock

Knowledge Bases for Amazon Bedrock è una funzionalità completamente gestita che consente di implementare l'intero flusso di lavoro RAG, dall'inserimento al recupero. Atlas Vector Search si integra in modo nativo e sicuro.

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"Tutto nell'IA generativa è nuovo: non si può semplicemente andare su GitHub e riutilizzare il codice scritto da altri. Solo MongoDB Atlas ci offre la flessibilità e la scalabilità a livello di piattaforma dati per sperimentare come sfruttare uno dei più grandi progressi tecnici che il settore abbia mai visto."
Louise Lind Skov
Head of Content Digitalisation, Novo Nordisk

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Illustrazione di Vector Search.

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FAQ

Che cos'è la ricerca semantica?

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La ricerca semantica è la pratica di ricerca sul significato dei dati piuttosto che sui dati stessi.

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