MongoDB Atlas Vector Search与Amazon Bedrock集成已全面可用

MongoDB Atlas Vector Search 知识库与Amazon Bedrock的最新集成

将极大加速生成式AI应用的开发

诺和诺德利用MongoDB Atlas Vector Search与Amazon Bedrock集成,加速构建AI应用程序

北京,2024年5月8日——MongoDB(纳斯达克股票代码: MDB)近日在2024 MongoDB用户大会纽约站大会 (MongoDB.local NYC) 上宣布,MongoDB Atlas Vector Search与Amazon Bedrock 在知识库上集成现已全面可用,这将助力组织更轻松地利用完全托管的基础模型 (FM) 来构建生成式AI应用程序功能。作为世界上应用极为广泛的开发者数据平台,MongoDB Atlas能够提供向量数据库功能,使组织能够无缝地使用其实时数据生成AI应用程序。Amazon Bedrock是亚马逊云科技 (AWS) 提供的一项完全托管服务,通过单个API提供来自领先AI公司的高性能基础模型,以及组织构建具有安全性、隐私性和负责任的生成式AI应用程序所需的各项功能。如今,各行各业的客户可以通过集成其专有数据,更加轻松地构建应用程序,并利用生成式AI自主完成复杂任务,并对最终用户的请求做出最新、准确且值得信赖的响应。

MongoDB首席产品官Sahir Azam表示:“从初创公司到大型企业在内的各种规模的客户都开始利用生成式AI来构建激动人心的全新终端用户体验。然而,许多企业都对AI系统输出的准确性以及保障其专有数据的安全性表示担忧。随着MongoDB Atlas Vector Search与Amazon Bedrock集成的全面可用,MongoDB和亚马逊云科技的共同客户将可以更加便捷地使用托管于AWS环境中的各种基础模型来构建生成式AI应用程序。这些应用程序能够安全地运用MongoDB Atlas中的专有数据,在提高准确性的同时,改善终端用户体验。”

MongoDB Atlas Vector Search与Amazon Bedrock的全新集成将帮助组织更加轻松快捷地在AWS上部署生成式AI应用程序,这些应用程序能够利用经MongoDB Atlas Vector Search处理后的数据,做出更准确、更相关、更值得信赖的响应。与仅存储向量数据的附加解决方案不同,MongoDB Atlas Vector Search是一个高性能、可扩展的向量数据库,可驱动生成式AI应用程序的开发;与此同时,MongoDB Atlas Vector Search还可以与MongoDB全局分布式操作数据库集成,存储和处理组织的所有数据。

借助MongoDB Atlas Vector Search与Amazon Bedrock集成,客户可使用自身的实时操作数据对来自AI21 Labs、Amazon、Anthropic、Cohere、Meta、Mistral AI和Stability AI等公司的基础模型 (如大型语言模型,LLM) 进行定制,将这些数据转换为向量嵌入,与LLM一起使用。利用Agents for Amazon Bedrock的检索增强生成 (RAG) 功能,客户可以使用LLM构建应用程序,对用户查询作出具有相关性且符合情境的响应,而无需手动编码。例如,零售组织可以更加轻松地开发一款生成式AI应用程序,自动处理实时库存请求等多种任务,或在客户退货和换货时根据客户反馈自动给出相关库存商品的建议,为客户提供个性化体验。组织还可以借助MongoDB Atlas Search Nodes,在不影响其核心操作数据库的情况下隔离和扩展其生成式AI工作负载,以实现降本增效,查询时间最多可缩短60%。

依托完全托管的各项功能,此次全新集成使AWS和MongoDB的共同客户能够在整个组织范围内安全地使用生成式AI及其专有数据,在降低运营成本和减少人工操作的同时创造更多价值。点击此处了解如何在AWS上使用MongoDB Atlas构建应用程序。

亚马逊云科技生成式AI副总裁Vasi Philomin表示:“十多年来,AWS和MongoDB一直致力于帮助组织通过数据实现业务转型。目前,已有成千上万的组织选择利用Amazon Bedrock来构建生成式AI应用程序,以满足他们的特定需求。如今,随着MongoDB Atlas Vector Search与Amazon Bedrock在知识库领域集成的全面可用,双方的共同客户将能够更加轻松便捷地实现检索增强生成 (RAG),从而帮助他们从数据中获取更多洞察。”