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O que é o MongoDB Atlas Search? Como ajudar os usuários a encontrar o que precisam
O membro do MongoDB, Atlas Search, se junta ao analista do Atlas Search: um mecanismo de pesquisa de texto completo integrado à plataforma de dados de desenvolvedor totalmente gerenciada do MongoDB (Atlas). Depois de discutir algumas das vantagens de aproveitar a pesquisa em uma plataforma de dados como o Atlas (experiência de desenvolvimento unificada e API, sincronização perfeita, sobrecarga operacional reduzida), conjunto de dados) e percorrer as ferramentas e etapas que um desenvolvedor Java pode usar. Este foi um vídeo do RedMonk apoiado pelo MongoDB. Recursos: Atlas Search: Saiba mais sobre o Atlas Search: https://mdb.link/atlas-search-lp-redmonk Todos os tutoriais do Atlas Search: https://mdb.link/atlas-search-tutorials-redmonk Introdução ao Atlas Search in Java (conforme demonstrado no vídeo): https://mdb.link/atlas-search-java-redmonk Página de destino para o MongoDB Atlas: https://mdb.link/atlas-lp-redmonk recursos: Visão geral do MongoDB e do document model (curso gratuito da MongoDB University): https://mdb.link/document-model-redmonk Confira outros cursos oferecidos pela MongoDB University: https://mdb.link/mongo-university- redmonk Centro de desenvolvedores do MongoDB: https://mdb.link/dev-center-redmonkSep 13, 2023 | 34 min
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Tutorial
Como distribuir o Vector Search, o Atlas Search e os nós de pesquisa com o Atlas Kubernetes Operator
Dec 20, 2024 | 10 min read
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Tutorial
Consulta flexível com Atlas Search
É muito raro o planejador de query do MongoDB selecionar um plano que envolva vários índices. Analisaremos um cenário em que isso é um requisito.
Jul 12, 2024
Notícias e Anúncios
Transforme suas habilidades de desenvolvimento de AI com a missão de desenvolvedor RAG to Riches!
Jul 10, 2024
Tutorial
Simplificar o gerenciamento de registros para o Amazon S3 usando exportações de registros baseadas em Atlas Push com o HashiCorp Terraform
Jul 08, 2024
Tutorial
Como implementar o Agentic RAG usando o Claude 3.5 Sonnet, LlamaIndex e MongoDB
Aprenda a construir sistemas avançados de AI usando laudo 3.5 Soneto, LlamaIndex e MongoDB. Implemente o RAG agente para aplicativos de AI dinâmicos que usam ferramentas com recursos de pesquisa vetorial.
Jul 02, 2024
Tutorial
Usando os embeddings mais recentes da OpenAI em um sistema RAG com o MongoDB
Explore as incorporações mais recentes da OpenAI em sistemas RAG com o MongoDB. Aprenda a aprimorar as respostas de IA em PLN e GenAI com exemplos práticos.
Jul 01, 2024
Início rápido
MongoDB com agente Bedrock: tutorial rápido
Este caderno demonstra como integrar o MongoDB com o Amazon Web Services Bedrock para criar agentes de AI. Ele abrange a configuração do ambiente, a configuração do banco de dados e a criação de um agente de AI usando os serviços da Amazon Web Services Bedrock, com exemplos práticos e trechos de código.
Jul 01, 2024
Tutorial
Automação do cluster do Atlas usando triggers agendados
Neste artigo, aprenda como um trigger agendado pode ser usado para incorporar facilmente a automação em seu ambiente.
Jun 25, 2024
Tutorial
Como avaliar seu aplicativo LLM
Neste tutorial, verá como avaliar aplicativos LLM usando a estrutura RAGAS, utilizando um sistema RAG como exemplo.
Jun 24, 2024
Tutorial
Aplicativo agente Sentiment Chef com Google Cloud e MongoDB Atlas
No competitivo setor de atendimento ao cliente, extrair insights significativos das avaliações dos clientes é um desafio. Nossa equipe desenvolveu o Sentement Chef, um agente de restaurantes inteligentes que vai além da análise básica de avaliações por meio do Google Cloud e do MongoDB Atlas. Essa plataforma inteligente interpreta sentimentos de texto, imagens e vídeos, fornecendo resumos de feedback abrangentes. Projetado especificamente para o setor de restaurantes, o Sentiment Chef transforma dados de avaliações multimodais em insights acionáveis, ajudando os proprietários de restaurantes a tomar decisões informadas com base no feedback dos clientes.Jun 24, 2024
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Vídeo
Lições sobre AI: do Hackation à inicialização
✅ Inscreva-se para um cluster gratuito em → https://mdb.link/vfQb7kW8wC8-register ✅ Obtenha ajuda em nossos fóruns da comunidade → https://mdb.link/vfQb7kW8wC8-forums - Junte-se ao nosso host shane mcAllister esta semana enquanto mergulhamos na viagem de nossos convidados margarita geleta e michael laFramboise, que começaram sua aventura empresarial vencendo o primeiro lugar no programador original do MongoDB. Essa vitória Spark a criação do "Logit", sua inicialização inicial gira em torno de uma ferramenta LLM criadora de dados de observabilidade. Margarita e Michael compartilham suas percepções sobre a realização de inúmeras entrevistas com clientes e o envolvimento com vários programas de aceleração. Ouça sobre sua participação em um segundo hackathon do MongoDB em São Francisco, onde eles fizeram conexões valiosas na comunidade de DevOps. Descubra como eles passaram por uma mudança fundamental, fazendo a transição para uma nova ferramenta LLM/RAG projetada para revisão científica e de literatura, e como essa jornada aprimorou suas habilidades de entrevista. O capítulo termina com a experiência deles no Income Studio, um acelerador sem fins comerciais de alta intensidade 4dias onde lançaram o "Converge", um criador de combinações de AI Inovador. Sintonize para uma conversa inspiradora repleta de lições sobre perseverança, adaptabilidade e espírito empreendedor.
Jun 21, 2024