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Uma linguagem de programação interpretada de alto nível e é usada para fins gerais. O Python é uma das linguagens mais populares para tarefas intensivas em dados e ciência de dados devido ao seu rico suporte de biblioteca para estatísticas, aprendizado de máquina e tarefas relacionadas à IA.- Mais recente
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Pesquisa híbrida em profundidade para GraphRAG
Este artigo compara cinco estratégias de recuperação, a saber, pré-filtragem, pesquisa vetorial, pesquisa de texto completo, pesquisa híbrida e recuperação baseada em gráficos para RAG.
Feb 02, 2025
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Aplicar linguagem natural em consultas do MongoDB com o Google Gemini
Ao integrar o MongoDB Atlas com as extensões de AI da Vertex, oferecemos uma solução que melhora a acessibilidade e a usabilidade do banco de dados.Dec 13, 2024
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Construindo um correspondente estrangeiro com MongoDB, laudo do Aconnection, Python
Junte-se ao autor convidado Marko Aliksendric para aprender como usar o MongoDB, o Class da Athropic e o Python para criar um aplicação web simples destinado a ajudar um amigo virtual em um país estrangeiro a traduzir as notícias locais.Dec 09, 2024
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Descubra a estrutura semântica latente com o cluster vetorial
Aproveite as propriedades matemáticas de uma população de vetores incorporados a IA db para extrair possíveis novas business intelligence.Oct 11, 2024
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Comparação de técnicas de NLP para Atlas Search de produtos escaláveis
Neste artigo, compararemos quatro técnicas populares de processamento de linguagem natural (NLP) para encontrar a solução mais ideal para recuperar os resultados mais relevantes para uma query do Atlas Search a partir de um grande corpus de produtos.Sep 23, 2024
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Usando o SuperDuperDB para acelerar o desenvolvimento de IA no MongoDB Atlas Vector Search
Descubra como você pode usar o SuperDuperDB para descrever pipelines de AI complexos criados no MongoDB Atlas Vector Search e nos LLMs de última geração.Sep 18, 2024
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Sistemas multiagentes com AutoGen e MongoDB
Descubra como construir poderosos sistemas de AI multiagentes usando AutoGen e MongoDB. Este guia explora a integração da Microsoft estrutura AutoGen da com o MongoDB do Atlas Vector Search, habilitando ( geração aumentada deRAG recuperação) eficiente e AI agentes de colaboradores. Aprenda a implementação passo a passo, da configuração do ambiente à configuração do agente , e desbloqueie o potencial de soluções de AI escaláveis e sensíveis ao contexto para tarefas complexas orientadas por dados.Sep 18, 2024
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Implementação de pipelines RAG robustos: integração do Gemma 2 do Google (2B) técnicas de avaliação do MongoDB e LLM
Este tutorial explora a criação de um pipeline de geração aumentada de recuperação (RAG) integrando o modelo Gemma 2 (2B) do Google ao MongoDB e às técnicas de avaliação LLM. O Gemma 2, um modelo leve com dois bilhões de parâmetros, é usado para a geração eficiente de respostas, enquanto o MongoDB atua como o banco de banco de dados vetorial , permitindo a pesquisa semântica de documentos relevantes. O tutorial demonstra como criar um assistente de gerenciamento de ativos que analisa os relatórios de mercado armazenados no MongoDB. Ele abrange a geração de incorporação, a pesquisa vetorial e o uso da biblioteca Geoeval para avaliar a relevância e a fidelidade das respostas geradas pelo LLM. Ao combinar essas ferramentas, o tutorial destaca uma abordagem eficiente para criar soluções orientadas por IA com avaliação robusta de desempenho em um pipeline RAG.Sep 12, 2024
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3 Funcionalidades do MongoDB subutilizadas
Este artigo trata de três funcionalidades do MongoDB que devem ser mais bem conhecidas: Índices TTL , Coleções limitadas e Change Streams.Sep 11, 2024