MongoDB 將 Atlas Vector Search 與 AWS 的 Amazon Bedrock 整合以增強生成式 AI 模型
簡單來說
MongoDB 的 Atlas Vector Search 與 AWS 的 Amazon Bedrock 整合旨在加速由生成式 AI 驅動的應用程式的開發。
在 AWS re:Invent 2023 上，雲端原生資料庫 MongoDB的 宣布整合計劃 MongoDB Atlas 向量搜尋 - 亞馬遜基岩，利用其著名的雲端基礎設施，幫助在 Amazon Web Services (AWS) 上開發人工智慧應用程式。
此次合作旨在簡化產生人工智慧和語意搜尋功能的整合，增強使用者體驗和參與度。
MongoDB Atlas Vector Search 利用營運資料將生成式 AI 整合到應用程式中，提供客製化的最終使用者體驗。 與 Amazon Bedrock 的整合將為開發人員提供支持，簡化創建 AWS應用程式 將生成式人工智慧用於不同的用例。
它將使應用程式能夠根據 MongoDB Atlas Vector Search 處理的專有資料提供最新回應。
與僅儲存向量資料的附加解決方案不同，MongoDB Atlas Vector Search 充當高效能且可擴展的向量資料庫。 它與全球分散式操作資料庫集成，能夠儲存和處理組織的整個資料集。
透過與 Amazon Bedrock 集成，客戶能夠與 AI21 Labs、Amazon、 人類的、連貫、元和 Stability AI。 該過程涉及合併專有數據，將其轉換為向量嵌入，並利用 MongoDB Atlas 向量搜尋來處理這些嵌入。
「雖然 MongoDB Atlas Vector Search 可以與來自提供者（例如 OpenAI、Hugging Face、Microsoft Azure、Google Cloud、Anthropic 等— Amazon Bedrock 提供了高效能、託管FM 的選擇，開發人員可以使用這些FM 將專有資料（圖像、文字、影片等）轉換為向量，以便FM 喜歡大型資料語言模型可以處理它們並對最終用戶的請求提供回應。」MongoDB 產品高級副總裁 Andrew Davidson 說道 Metaverse Post.
透過向量搜尋增強生成式 AI 應用程式
MongoDB 表示，最終的應用程式利用 Amazon Bedrock 的檢索增強生成代理程式 (RAG)，將能夠使用相關的上下文資訊來回應使用者的查詢，而無需手動編碼。
MongoDB 的Davidson 表示：「檢索增強生成(RAG) 現在是一種常見的架構模式，組織可以向基礎模型(FM) 提供專有數據，以定制對最終用戶請求的響應，使它們更加個性化、準確和相關。” Metaverse Post。 “這減少了 FM 容易出現的所謂幻覺，並為最終用戶提供了更值得信賴的響應。”
例如，零售服裝組織可以開發一個 生成AI 應用程式可自動執行任務，例如處理即時庫存請求或透過建議類似的庫存商品來個人化客戶退貨和換貨。
MongoDB 的 Davidson 表示：“透過向基礎模型 (FM) 提供由 MongoDB Atlas Vector Search 處理的組織專有資料的上下文，最終用戶可以收到針對其請求的更個性化和準確的回應。” Metaverse Post。 「由於向量與元資料、操作資料、時間序列資料、地理空間資料和其他類型的資料一起存儲，因此 Atlas Vector Search 可以透過單一 API 和查詢語言執行比附加向量資料庫更複雜的查詢。”
組織還可以跨主要領域部署 MongoDB Atlas 雲提供商 同時實現最大的可用性和可靠性，以及安全性和資料隱私控制—對於客戶，尤其是受監管行業的客戶至關重要。
「開發人員可以輕鬆地發展資料模型，而不是重新設計整個資料模式，這可能需要數月的工作，並阻礙新應用程式功能的部署，包括那些使用生成式人工智慧的功能，而不必擔心不斷遷移到更大的數據的費用以及更大的資料庫集群，」MongoDB 的 Davidson 補充道。
MongoDB Atlas Vector Search 與 Amazon Bedrock 的整合預計將在未來幾個月內在 AWS 上推出。
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關於作者
Victor 是一位管理技術編輯/作家 Metaverse Post 涵蓋企業領域內的人工智慧、加密貨幣、資料科學、元宇宙和網路安全。 他擁有五年的媒體和人工智慧經驗，曾在 VentureBeat、DatatechVibe 和 Analytics India Magazine 等知名媒體工作。 身為牛津大學和南加州大學等著名大學的媒體導師，Victor 擁有數據科學和分析碩士學位，他堅定地致力於跟上新興趨勢。 他為讀者提供來自科技和領域的最新、最有洞察力的敘述。 Web3 景觀。
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