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La società di database MongoDB ha annunciato nuove funzionalità per consentire alle aziende di sfruttare meglio l’intelligenza artificiale generativa.
Ricerca vettoriale Atlas MongoDB è ora disponibile a livello generale, il che consente ai clienti di integrare l’intelligenza artificiale generativa nelle proprie applicazioni in base ai propri dati. Ciò consente all’intelligenza artificiale di fornire risposte accurate e pertinenti per un’organizzazione o un dominio specifico.
I clienti possono integrare funzionalità di intelligenza artificiale, come la ricerca semantica o il confronto di immagini, nelle loro applicazioni. Utilizza un modello di dati basato su documenti “flessibile e scalabile” che, secondo l’azienda, consente ai clienti di combinare query per dati vettoriali, aggregazioni analitiche, ricerca basata su testo, dati geospaziali e dati di serie temporali.
Ad esempio, un utente potrebbe richiedere “Trova annunci immobiliari con case che assomigliano a questa immagine, sono state costruite negli ultimi cinque anni e si trovano in un’area entro sette miglia a nord del centro di Seattle con scuole di prim’ordine e a pochi passi da parchi”. L’applicazione può quindi fornire una risposta basata su query provenienti da più origini dati.
Oltre a questo nuovo strumento, l’azienda ha annunciato anche il rilascio di Nodi di ricerca Atlas MongoDBche forniscono un’infrastruttura dedicata per la gestione dei carichi di lavoro di ricerca di intelligenza artificiale generativa per MongoDB Atlas Vector Search e MongoDB Atlas Search.
Questa infrastruttura funziona separatamente dai nodi operativi del database, il che consente l’isolamento del carico di lavoro, l’ottimizzazione dei costi e prestazioni migliori, ha spiegato MongoDB.
Ad esempio, potrebbe essere utilizzato da un rivenditore che organizza una promozione festiva per isolare e scalare i carichi di lavoro per i chatbot in una posizione specifica.
Secondo MongoDB, questo nuovo servizio può ridurre i tempi di interrogazione fino al 60%.
“Con la disponibilità generale di MongoDB Atlas Vector Search e MongoDB Atlas Search Nodes, stiamo rendendo ancora più semplice per i clienti utilizzare una piattaforma dati per sviluppatori unificata e completamente gestita per creare, distribuire e scalare senza soluzione di continuità applicazioni moderne e fornire agli utenti finali i tipi di esperienze personalizzate e basate sull’intelligenza artificiale che fanno risparmiare tempo e li mantengono impegnati”, ha affermato Sahir Azam, chief product officer di MongoDB.
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