ユースケース
MongoDBを使ったインテリジェント検索
MongoDB の全文検索、ベクトル検索、ハイブリッド検索により、関連製品を的確に表示し、AI エージェントを強化するための高精度でコンテキストに応じた検索体験を提供します。
よりスマートな検索と AI により、ユーザー満足度が向上
データ検索は、アプリ内の検索から LLM や AI エージェントのコンテキスト提供に至るまで、現代のユーザー体験の基盤となっています。MongoDB のインテリジェント検索機能（全文検索、ベクトル、ハイブリッド検索など）により、単一のデータベースでコンテキスト検索を簡単にビルドできます。
MongoDB は多くの企業に信頼されています
データの可能性を最大限に引き出す
高度な検索と比類なきシンプルさ
操作を効率化し、追加のシステムを排除します。MongoDB に組み込まれた堅牢な検索機能により、全文検索、ベクトル検索、ハイブリッド検索、地理空間データ、グラフを単一のデータプラットフォームで組み合わせることができ、余計なシステムを組み合わせる必要はありません。
「当社が MongoDB に惹かれたのは、フルパッケージの製品だからです。非常に使いやすいコンソールなので、技術的な知識があまりない人でも操作でき、運用作業の多くを抽象化してくれます。MongoDB Atlas は単なるデータベースではなく、「必要なものすべてが揃った」ソリューションです。
ディミタル・テルジエフ
FT コアプラットフォーム担当テクニカルディレクター、Financial Times
FT コアプラットフォーム担当テクニカルディレクター、Financial Times
「当社が MongoDB に惹かれたのは、フルパッケージの製品だからです。非常に使いやすいコンソールなので、技術的な知識があまりない人でも操作でき、運用作業の多くを抽象化してくれます。MongoDB Atlas は単なるデータベースではなく、「必要なものすべてが揃った」ソリューションです。
ディミタル・テルジエフ
FT コアプラットフォーム担当テクニカルディレクター、Financial Times
FT コアプラットフォーム担当テクニカルディレクター、Financial Times
「MongoDB Atlas Vector Search と生成 AI 機能を活用した会話型検索により、お客さまが提供するナレッジベースを利用するユーザーが、質問に対して即座に、信頼性と精度が高い回答を得られるるようにしたいと考えています。」
Saravana Kumar 氏
Kovai 社 CEO
Kovai 社 CEO
「MongoDB Atlas Search の利用により、フットプリントを削減できました。システムの管理がシンプルであればあるほど、新たなソリューションを迅速に構築できるようになります。」
Petar Djordjevic 氏
Element451 最高技術責任者（CTO）
Element451 最高技術責任者（CTO）
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よくある質問
MongoDB のインテリジェント検索は、全文検索、ベクトル検索、ハイブリッド検索の機能を組み合わせ、別々のシステムを統合することなく、チームがより関連性の高い検索体験と強力なAIコンテキストを提供できるようにします。
全文検索は、構造化コンテンツと非構造化コンテンツ内のキーワード、フレーズ、同義語に基づく意図を照合するのに役立ちます。ベクトル検索は、セマンティック類似性に基づいて結果を抽出するのに役立ちます。これら2つを組み合わせることで、どちらか一方のアプローチだけの場合よりも、より豊かな情報検索体験を実現できます。
MongoDB Search および MongoDB Vector Search について詳しく学びましょう。
MongoDB は、チームに全文、ベクトル、ハイブリッド検索機能と合わせて、運用データを扱う統合された方法を提供するため、個別のシステムと同期パイプラインを維持する必要がなくなります。。
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