MongoDB, Inc. anunció en MongoDB. local London nuevas capacidades, mejoras de rendimiento y una integración de flujo de datos para MongoDB Atlas Vector Search que hacen aún más rápido y fácil para los desarrolladores construir aplicaciones de IA generativa. Organizaciones de todos los tamaños se han apresurado a adoptar MongoDB Atlas Vector Search como parte de una solución unificada para procesar datos para aplicaciones de IA generativa desde que se anunció en primicia en junio de este año.

MongoDB Atlas Vector Search ha facilitado aún más a los desarrolladores la agregación y el filtrado de datos, mejorando la recuperación de información semántica y reduciendo las alucinaciones en las aplicaciones impulsadas por IA. Con las nuevas mejoras en el rendimiento de MongoDB Atlas Vector Search, el tiempo que se tarda en construir índices se reduce ahora significativamente hasta en un 85% para ayudar a acelerar el desarrollo de aplicaciones. Muchas organizaciones tienen la misión de inventar nuevas clases de aplicaciones que aprovechen la IA generativa para satisfacer las expectativas de los usuarios finales.

Sin embargo, los grandes modelos lingüísticos (LLM) que impulsan estas aplicaciones requieren datos actualizados y propios en forma de vectores: representaciones numéricas de texto, imágenes, audio, vídeo y otros tipos de datos. Sin embargo, añadir una base de datos de propósito único a su pila tecnológica exige que los desarrolladores dediquen un tiempo y un esfuerzo valiosos a aprender los entresijos del desarrollo y el mantenimiento de cada solución puntual. Con las nuevas mejoras de rendimiento, el tiempo que se tarda en construir un índice con MongoDB Atlas Vector Search se reduce ahora hasta en un 85% Para ayudar a acelerar el desarrollo de aplicaciones impulsadas por IA.