MongoDB per l'intelligenza artificiale
_Spot.svg?auto=format%252Ccompress)
Il panorama dei carichi di lavoro IA
Applicazioni arricchite dall'IA generativa
Le app intelligenti di oggi vanno oltre l'analisi predittiva per creare esperienze completamente nuove, dai chatbot che offrono supporto personalizzato alle immagini, al codice, all'audio e ai video generati dall'IA, dal linguaggio naturale agli input in tempo reale.
Applicazioni tradizionali arricchite dall'IA artificiale
La maggior parte delle app moderne sfrutta l'analisi per creare esperienze del cliente più significative e reattive. Attraverso l'uso di modelli di apprendimento automatico, l'IA automatizza le decisioni complesse per la personalizzazione, la prevenzione delle frodi, la manutenzione predittiva e altro ancora.
Feature store e Inference store
I feature store sono sistemi utilizzati per archiviare e gestire gli attributi utilizzati nei modelli di machine learning. I feature store offline danno priorità alla velocità effettiva elevata e vengono utilizzati per l'addestramento dei modelli. Gli inference store, o feature store online, danno priorità alla bassa latenza per le inferenze in tempo reale e per servire le applicazioni in tempo reale.
Risorse per la creazione di app basate sull'IA
Scopri come sfruttare MongoDB per semplificare lo sviluppo per la nuova generazione di app basate sull'IA.
Visualizza le risorseFunzionalità principali della piattaforma
Unifica servizi dati diversificati
Semplifica il ciclo di vita dell'IA tramite servizi di dati operativi, analitici e di IA che sfruttano un unico modello di dati e un'unica API di query su una piattaforma multi-cloud altamente scalabile e sicura.
Modello di documento flessibile
Innova e sperimenta nuovi parametri e dati di qualsiasi tipo, archiviando temporaneamente e definitivamente e indicizzando i dati senza un lungo schema design o modifiche continue.
Archiviazione e tiering ottimizzati
Ottieni un throughput elevato e una bassa latency per gli archivi di inferenza combinando il tiering e la federazione dei dati con l'indicizzazione di righe e colonne in un database operativo scalabile orizzontalmente.
API espressiva e familiare
Migliora la produttività degli sviluppatori e dei team ML/AI con un'unica API di query espressiva che semplifica la preparazione dei dati, l'addestramento dei modelli, l'inferenza e il recupero delle conoscenze.
Funzionalità vettoriali native
Potenzia le applicazioni con l'IA generativa grazie a datastore vettoriali e documentali integrati in modo nativo, senza infrastrutture aggiuntive da fornire, proteggere o gestire.
Integrazioni estese
Sviluppa applicazioni arricchite dall'IA con la principale piattaforma di dati multi-cloud per sviluppatori e un solido ecosistema di partner per l'IA che comprende piattaforme MLOps e LLM open source.
"Tutta la logica aziendale della nostra piattaforma deve consentire di prendere decisioni molto rapidamente. È tutto in esecuzione su Atlas e questo ci consente di muoverci più velocemente perché non dobbiamo preoccuparci della distribuzione o della scalabilità. Ogni volta che dobbiamo aggiungere più campi, più query, più passaggi nella logica aziendale, Atlas funziona. Non dobbiamo pensarci."
"Con la piattaforma dati per sviluppatori di MongoDB, possiamo gestire in modo fluido una gamma sempre più ampia di interazioni utente, abbracciando diversi tipi di dati come testo, il tutto mantenendo i massimi livelli di prestazioni."
"Con Atlas Vector Search ora disponiamo di un database completo di vettori/metadati, testato sul campo da oltre un decennio, che risolve le nostre notevoli esigenze di recupero [per eseguire la RAG]. Non è necessario distribuire un nuovo database da gestire e apprendere."
"Potevamo muoverci rapidamente e apportare le modifiche necessarie. Potevamo estrarre senza problemi i dati affinché i nostri data scientist potessero analizzarli, permettendoci di mettere a punto i nostri processi."
Crea applicazioni ML/AI con una suite di servizi dati integrati
Database
Un servizio di database multi-cloud progettato per offrire resilienza, scalabilità, privacy dei dati e sicurezza.
Ricerca vettoriale
Unificato con Atlas Database e con integrazioni di supporto negli LLM, Atlas Vector Search è un modo semplice e veloce per creare ricerca semantica e app basate sull'IA.
Ricerca full-text
Combina la ricerca per parole chiave di Atlas Search con la ricerca semantica basata su Atlas Vector Search per migliorare la pertinenza e l'accuratezza dei prompt per gli LLM.
Trigger e funzioni
Esegui automaticamente codice in risposta a modifiche del database, eventi utente o intervalli preimpostati. Interagisci facilmente con modelli ML implementati come endpoint REST.
Collection di time-series
Sviluppa ed esegui applicazioni analitiche a uso intensivo di dati combinando la flessibilità del modello di documento con le collection di time-series.
Data Federation
Esegui query, trasforma e aggrega facilmente i dati nei database Atlas e nell'archiviazione di oggetti nel cloud.
Atlas Stream Processing (anteprima)
Trasforma la creazione di app ML/AI che richiedono rilevamento di disallineamenti, archivi di funzionalità e pipeline di arricchimento. Unifica il lavoro con dati in movimento e inattivi.
Spark Connector
Crea nuove classi di app di intelligenza artificiale sofisticate che combinano dati MongoDB e dati ad alto volume e ad alta velocità in Apache Spark e Databricks.
PyMongoArrow
Sposta i dati in modo efficiente tra MongoDB e le principali librerie ML, tra cui Pandas e Scikit-learn.
Intelligenza basata sulle applicazioni: una guida per i leader tecnologici
Per competere e avere successo nell'economia digitale, devi rendere le tue applicazioni più intelligenti. Le app più intelligenti utilizzano dati, intelligenza artificiale e analitica per coinvolgere gli utenti con il linguaggio naturale, generare insight e agire in modo autonomo.
Per creare questa nuova generazione di app, dobbiamo lavorare in modo diverso. Non possiamo più fare affidamento sulla semplice copia dei dati dai sistemi operativi in sistemi di analitica centralizzati. Dobbiamo invece portare una nuova classe di elaborazione dell'IA e dell'analitica direttamente alla fonte dei dati, ovvero alle applicazioni stesse. La definiamo intelligence guidata dalle applicazioni.
Definire la prossima ondata di app moderne
MongoDB Atlas mette potenti capacità di IA e di analisi direttamente nelle mani degli sviluppatori, in modo da adattarsi ai loro flussi di lavoro, framework e linguaggi.
Scopri di più sui requisiti per fornire con successo intelligence basata sulle applicazioni e su come iniziare.
Programma innovatori IA MongoDB
Passa da 0 a 1 a un livello enterprise-ready con MongoDB Atlas e LLM
Inizia con MongoDB Atlas, i più diffusi framework di IA generativa e LLM per creare la tua applicazione di prossima generazione in grado di funzionare su larga scala
Trasformare MongoDB in un database predittivo
Utilizzare MongoDB e MindsDB per migliorare le funzionalità predittive per i team di data science e data engineering.
Tutorial sulla ricerca semantica con Atlas Vector Search e OpenAI
Scopri come effettuare una chiamata a un'API OpenAI ed eseguire una query di ricerca vettoriale in MongoDB Atlas.
Utilizza MongoDB Atlas e Databricks insieme
Un approfondimento sull'integrazione di MongoDB Atlas e Databricks.
Sviluppa un motore di sottoscrizione basato su ML
Creazione di un modello assicurativo basato sull'utilizzo con MongoDB e Databricks.
_Spot_BS_SpringGreen.svg?auto=format%252Ccompress)