Atlas Vector Search:借助语义搜索和 AI 针对任何类型的数据构建智能应用

本文主要是介绍Atlas Vector Search:借助语义搜索和 AI 针对任何类型的数据构建智能应用,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

请添加图片描述

Atlas Vector Search已正式上线!

Vector Search(向量搜索)现在支持生产工作负载,开发者可以继续构建由语义搜索和生成式人工智能驱动的智能应用,同时通过 Search Node(搜索节点)优化资源消耗并提高性能。

这一刻终于到来:人工智能已触手可及。曾经,数据科学与机器学习是高深莫测的领域,仅为企业内部的专业人士所掌握;然而如今,这些技术的神秘面纱已被揭开,现已向世界各地的创造者敞开了大门。

但若想深入挖掘这些新兴工具的巨大潜能,开发者需要一个可信赖、可灵活组合、精巧高效的数据平台作为基础。同时,这些新能力的效果好坏,取决于它们能够获取的数据或“基本事实”的质量。

因此,我们为 MongoDB Atlas 开发者数据平台增加了一项新的功能,让开发者的数据释放出无限可能,助力 AI 应用的发展——MongoDB 隆重推出全新的 Vector Search 功能,它能够适应各种形式的数据需求,让我们的合作伙伴享受这些惊人新功能带来的好处。

向量搜索的原理和优势

Vector Search 是一种基于语义或数据含义,而不是基于数据本身来查询数据的功能。这种功能的实现原理是,把任何形式的数据转换成数字向量,再用高级算法进行相互比较。

第一步是获取源数据,可以是文本、音频、图像或视频数据源,并使用“编码模型”将其转换为“向量”或“嵌入”。得益于人工智能的最新进展,这些向量现在能够将低维数据投影到包含更多数据上下文的高维空间,从而更准确地理解数据的含义。

一旦数据转换成数字表示,就可以使用“近似最近邻”算法查找相似的值,这种算法可以让查询非常快速地找到具有相似向量的数据。用户可以使用自然语言进行查询,例如:“推荐一些悲伤的电影”,或“找一些类似……的图片”。这项功能解锁了全新的可能性。

在这里插入图片描述

点击观看这两支视频,帮助你更好地了解Vector Search:

向量搜索:数据查询的未来|语义搜索

3分钟了解MongoDB Atlas向量搜索

MongoDB Atlas平台已原生内置向量搜索!

MongoDB Atlas 已原生内置此功能,开发者无需复制和转换数据、无需学习新的技术栈和语法,也无需管理一整套新的基础设施。借助 MongoDB 的 Atlas Vector Search,开发者可以在一个经过实战考验的出色平台中利用这些强大的新功能,以前所未有的速度构建应用。

有效使用 AI 和 Vector Search 所面临的许多挑战,都源于保证应用数据安全所涉及到的复杂性。这些繁琐的任务会降低开发效率,并让应用的构建、调试和维护变得更加困难。MongoDB 消除了所有这些挑战,同时将 Vector Search 的强大能力整合到平台中,无论面对什么样的工作负载,该平台都能灵活地纵向和横向扩展,轻松应对。

最后,如果没有安全性和可用性的保证,这一切都毫无意义。MongoDB 致力于提供安全的数据管理解决方案,通过冗余和自动故障转移保证高可用性,让应用始终稳定运行。

MongoDB.local 伦敦见面会发布的新功能

在 .Local 伦敦见面会上,我们很高兴地宣布推出专门的Vector Search 聚合阶段,它可以通过 $vectorSearch 调用。这个新的聚合阶段引入了一些新概念,增加了新的能力,使得 Vector Search 比以往任何时候都更容易使用。

借助 $vectorSearch,开发者还可以通过 MQL 语法使用预过滤器(如 g t e 、 gte、 gteeq 等),以在遍历索引时过滤掉一些文档,从而获得一致的结果和更高性能。任何了解 MongoDB 的开发者都能够轻松使用此过滤功能!

最后,我们还介绍了在聚合阶段内部调整结果的两种方法,即“numCandidates”和“limit”参数。通过这些参数,开发者可以调整应该成为近似最近邻搜索候选者的文档数量,然后通过“limit”限制结果数量。

它如何与生态系统交互?

人工智能的发展日新月异,让人叹为观止,而开源社区的突飞猛进也令人赞叹不已。开源语言模型以及将它们集成到应用中的各种方法取得了巨大的进步。人工智能展现出了强大力量,因此,建立一个能够让开发者自由发挥的坚实抽象也变得前所未有地重要。基于这样的考虑,我们非常激动地告诉大家,LangChain 和 LlamaIndex 支持我们的多种功能,包括 Vector Search、聊天日志 (Chat Logging) 和文档索引等。我们正在快速推进,并将继续为主要提供商发布新功能。

在这里插入图片描述

总结

一切才刚刚开始,MongoDB 致力于提供优秀的开发者数据平台,助力开发者打造新一代 AI 赋能的应用。我们还会不断研究和支持更多的框架和插件架构。但始终不变的是,这一切的核心都是开发者。我们将与社区交流,找到最合适的服务方式,让开发者在每一步都感到满意。放手去创造吧!

MongoDB Atlas

MongoDB Atlas 是 MongoDB 公司提供的 MongoDB 云服务,由 MongoDB 数据库的开发团队构建和运维,可以在AWS、Microsoft Azure、Google Cloud Platform 云平台上轻松部署、运营和扩展。MongoDB Atlas 内建了 MongoDB 安全和运维最佳实践,可自动完成基础设施的部署、数据库的构建、高可用部署、数据的全球分发、备份等即费时又需要大量经验运维工作。让您通过简单的界面和 API 就可以完成这些工作,由此您可以将更多宝贵的时间花在构建您的应用上。


👉点击访问 MongoDB中文官网
👉立即免费试用 MongoDB Atlas
☎️需要支持?欢迎联系我们:400-8662988
✅欢迎关注MongoDB微信订阅号(MongoDB-China),及时获取最新资讯。

这篇关于Atlas Vector Search:借助语义搜索和 AI 针对任何类型的数据构建智能应用的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/930374

相关文章

Ilya-AI分享的他在OpenAI学习到的15个提示工程技巧

Ilya(不是本人,claude AI)在社交媒体上分享了他在OpenAI学习到的15个Prompt撰写技巧。 以下是详细的内容: 提示精确化:在编写提示时,力求表达清晰准确。清楚地阐述任务需求和概念定义至关重要。例:不用"分析文本",而用"判断这段话的情感倾向:积极、消极还是中性"。 快速迭代:善于快速连续调整提示。熟练的提示工程师能够灵活地进行多轮优化。例:从"总结文章"到"用

AI绘图怎么变现?想做点副业的小白必看!

在科技飞速发展的今天,AI绘图作为一种新兴技术,不仅改变了艺术创作的方式,也为创作者提供了多种变现途径。本文将详细探讨几种常见的AI绘图变现方式,帮助创作者更好地利用这一技术实现经济收益。 更多实操教程和AI绘画工具,可以扫描下方,免费获取 定制服务:个性化的创意商机 个性化定制 AI绘图技术能够根据用户需求生成个性化的头像、壁纸、插画等作品。例如,姓氏头像在电商平台上非常受欢迎,

大模型研发全揭秘:客服工单数据标注的完整攻略

在人工智能(AI)领域,数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者,掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中,工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注,不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平,还能优化客户服务流程,提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行

基于MySQL Binlog的Elasticsearch数据同步实践

一、为什么要做 随着马蜂窝的逐渐发展,我们的业务数据越来越多,单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求,例如对于商品、订单等数据的多维度检索。 使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求。而数据进行异构存储后,随之而来的就是数据同步的问题。 二、现有方法及问题 对于数据同步,我们目前的解决方案是建立数据中间表。把需要检索的业务数据,统一放到一张M

关于数据埋点,你需要了解这些基本知识

产品汪每天都在和数据打交道,你知道数据来自哪里吗? 移动app端内的用户行为数据大多来自埋点,了解一些埋点知识,能和数据分析师、技术侃大山,参与到前期的数据采集,更重要是让最终的埋点数据能为我所用,否则可怜巴巴等上几个月是常有的事。   埋点类型 根据埋点方式,可以区分为: 手动埋点半自动埋点全自动埋点 秉承“任何事物都有两面性”的道理:自动程度高的,能解决通用统计,便于统一化管理,但个性化定

中文分词jieba库的使用与实景应用(一)

知识星球:https://articles.zsxq.com/id_fxvgc803qmr2.html 目录 一.定义: 精确模式(默认模式): 全模式: 搜索引擎模式: paddle 模式(基于深度学习的分词模式): 二 自定义词典 三.文本解析   调整词出现的频率 四. 关键词提取 A. 基于TF-IDF算法的关键词提取 B. 基于TextRank算法的关键词提取

水位雨量在线监测系统概述及应用介绍

在当今社会,随着科技的飞速发展,各种智能监测系统已成为保障公共安全、促进资源管理和环境保护的重要工具。其中,水位雨量在线监测系统作为自然灾害预警、水资源管理及水利工程运行的关键技术,其重要性不言而喻。 一、水位雨量在线监测系统的基本原理 水位雨量在线监测系统主要由数据采集单元、数据传输网络、数据处理中心及用户终端四大部分构成,形成了一个完整的闭环系统。 数据采集单元:这是系统的“眼睛”,

使用SecondaryNameNode恢复NameNode的数据

1)需求: NameNode进程挂了并且存储的数据也丢失了,如何恢复NameNode 此种方式恢复的数据可能存在小部分数据的丢失。 2)故障模拟 (1)kill -9 NameNode进程 [lytfly@hadoop102 current]$ kill -9 19886 (2)删除NameNode存储的数据(/opt/module/hadoop-3.1.4/data/tmp/dfs/na

异构存储(冷热数据分离)

异构存储主要解决不同的数据,存储在不同类型的硬盘中,达到最佳性能的问题。 异构存储Shell操作 (1)查看当前有哪些存储策略可以用 [lytfly@hadoop102 hadoop-3.1.4]$ hdfs storagepolicies -listPolicies (2)为指定路径(数据存储目录)设置指定的存储策略 hdfs storagepolicies -setStoragePo

Hadoop集群数据均衡之磁盘间数据均衡

生产环境,由于硬盘空间不足,往往需要增加一块硬盘。刚加载的硬盘没有数据时,可以执行磁盘数据均衡命令。(Hadoop3.x新特性) plan后面带的节点的名字必须是已经存在的,并且是需要均衡的节点。 如果节点不存在,会报如下错误: 如果节点只有一个硬盘的话,不会创建均衡计划: (1)生成均衡计划 hdfs diskbalancer -plan hadoop102 (2)执行均衡计划 hd