تُحدث تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدي تحولًا في التطبيقات الحديثة، حيث يعدها الكثيرون جزءًا أساسيًا من البرمجيات لتوفير تجارب مخصصة. تمكّن هذه التقنية المطورين والشركات من إنشاء تطبيقات عالمية المستوى بكفاءة.
يقول غريغوري ماكسون، المدير العالمي للذكاء الاصطناعي في MongoDB: "تعزز تقنية الذكاء الاصطناعي التوليدي إنتاجية المطورين وتثري تجاربهم خلال دورة التطوير". "تتيح هذه التكنولوجيا للمطورين التركيز على الابتكار الحقيقي وبناء تطبيقات رائعة بشكل أسرع".
تشير الأبحاث الأخيرة إلى هذه المكاسب في الإنتاجية. حيث أفادت شركة McKinsey بأن المطورين يمكنهم إنجاز مهام البرمجة مرتين أسرع باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي. يمكن تقليل زمن كتابة الشيفرة والتوثيق إلى النصف، في حين قد يستغرق إعادة هيكلة الشيفرة ثلث الوقت المعتاد فقط. نتيجة لذلك، يُعبر المطورون الذين يستفيدون من أدوات الذكاء الاصطناعي عن رضاهم الوظيفي بشكل ملحوظ، حيث يجد الكثير منهم أنفسهم أكثر من مرتين في حالة من السعادة والإشباع في عملهم.
علاوة على ذلك، تشير نتائج GitHub إلى أن المطورين الذين يستخدمون أدوات متقدمة قائمة على الذكاء الاصطناعي يشعرون بشعور إشباع أكبر بنسبة 75% ويكونون أكثر احتمالية بنسبة 87% لمواجهة تحديات ذات قيمة عالية بدلاً من المهام الروتينية، مما يساعد المنظمات على الاحتفاظ بأفضل الكفاءات.
تضع MongoDB نفسها كمورد محوري للمنظمات بجميع أحجامها. تدعم منصتها متعددة السحابة، MongoDB Atlas، المطورين في بناء وتطوير التطبيقات بكفاءة. ومع ميزة البحث متعدد الاتجاهات في Atlas، يمكن للشركات تطوير تطبيقات قائمة على الذكاء الاصطناعي التوليدي بسهولة أكبر، مع الاستفادة من التكاملات الاستثنائية لـ MongoDB.
تقليل التعقيد وزيادة المرونة
تعترف MongoDB بأهمية توفير مجموعة متنوعة من الأطر التي تناسب لغات البرمجة وأساليب بناء التطبيقات المفضلة لدى المطورين. من خلال تمكين الوصول السهل إلى الميزات، تضمن MongoDB أن يكون للمطورين المرونة لاستخدام الأطر التي يفضلونها عند استخدام MongoDB Atlas.
يبرز ماكسون أن MongoDB تركز على الشراكات مع الأطر الرائدة مثل LlamaIndex وLangChain. تساهم هذه الشراكات في تبسيط إنشاء التطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي من خلال دمج البيانات التشغيلية والاتجاهية على منصة موحدة.
أطلقت كل من LangChain وLlamaIndex مؤخرًا منتجات مؤسسية، وبدأت مشاركة MongoDB من البداية. على سبيل المثال، يعزز دمج التخزين الدلالي مع LangChain كفاءة المطورين في إنشاء التطبيقات المتقدمة. ومع تطور السوق، تظل MongoDB ملتزمة بتكييف شراكاتها لتلبية متطلبات السوق المتغيرة.
شركاء في العمل
يسهل دمج البحث متعدد الاتجاهات مع LangChain وLlamaIndex على المطورين الوصول إلى وإدارة نماذج اللغة الكبيرة من الشركاء السحابيين الرئيسيين مثل AWS وGoogle Cloud وMicrosoft Azure، بالإضافة إلى مزودي النماذج مثل OpenAI. يسمح هذا التكامل بإنشاء تجسيدات الاتجاه وتطوير تطبيقات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي على MongoDB Atlas.
يشرح جيري ليو، الشريك المؤسس والرئيس التنفيذي لـ LlamaIndex: "تمكن LlamaCloud الشركات من تنسيق تدفقات العمل الخاصة بنماذج اللغة الكبيرة وRAG عبر مصادر بيانات متعددة باستخدام MongoDB Atlas Vector Search كعنصر تخزين رئيسي".
يضيف ليو: "تتيح شراكتنا للمطورين ترجمة قدرات التفكير لنماذج اللغة الكبيرة إلى تطبيقات مبتكرة تحقق نتائج أعمال متميزة".
كما يشير إريك فريز، المهندس المؤسس في LangChain، إلى أن التطور السريع للذكاء الاصطناعي يقدم تحديات مرتبطة بمخاطر الاعتماد على نماذج أو هياكل معينة. "تقدم شراكتنا مع MongoDB حلاً استثنائيًا من خلال دمج قدرات التخزين الاتجاهية مع قاعدة بيانات NoSQL موثوقة لدعم أساليب الاسترجاع المتقدمة"، مؤكداً تزايد تفضيل المستخدمين لـ MongoDB نظرًا لمرونتها وميزاتها المتطورة.
تحقق MongoDB بالفعل نجاحًا من هذه الاستراتيجية، حيث تعطي الأطر الجديدة في الذكاء الاصطناعي الأولوية للتكاملات مع MongoDB في بداية عملية تطويرها.
مستقبل شراكات الذكاء الاصطناعي
مع تزايد أهمية الذكاء الاصطناعي التوليدي للشركات، يؤكد ماكسون على ضرورة إقامة شراكات متكاملة مع مقدمي الخدمات السحابية الرائدين والشركات الناشئة المبتكرة في مجال الذكاء الاصطناعي. "تضمن العلاقات القوية عبر نظام المطورين وجود حلول سلسة من البداية إلى النهاية، مما يمكّن المطورين من التركيز على مهامهم دون القلق بشأن الأجزاء المتحركة المتعددة"، يختتم ماكسون.
تتمتع MongoDB بشراكات واسعة مع كبار مقدمي الخدمات السحابية—AWS وMicrosoft Azure وGoogle Cloud—وهي تعمل بنشاط على تعزيز تلك الروابط. تهدف التعاونات الأخيرة إلى تدريب نماذج لإكمال الشيفرة بلغة طبيعية وتطوير تكاملات مع خدمات نماذج اللغة الكبيرة المدارة. على سبيل المثال، يؤدي إدخال MongoDB Atlas Search Nodes على AWS وGoogle Cloud إلى تعزيز أداء الذكاء الاصطناعي التوليدي، موفرًا بنية تحتية مخصصة تعزز السرعة بنسبة تصل إلى 60% لأحمال العمل الخاصة بالبحث.
بالإضافة إلى ذلك، تتعاون MongoDB مع مبتكري الذكاء الاصطناعي مثل Cohere وCodeium وVoxel 51، مع توقع توسيع شبكة شراكاتها.
"ندرك أن انتهاز فرصة الذكاء الاصطناعي يتطلب التعاون مع نظامنا البيئي القائم، إلى جانب إنشاء شراكات جديدة لإدخال حلول مبتكرة في عروضنا"، يؤكد ماكسون.
بينما تساعد MongoDB العملاء في التنقل في مشهد الذكاء الاصطناعي المتغير باستمرار، تظل ملتزمة بتقديم مجموعة واسعة من الحلول لتلبية الاحتياجات المتنوعة. "هدفنا هو ضمان أنه، مهما كانت الأدوات في مجموعة المطور، يندمج MongoDB بسلاسة"، يؤكد.
تفاعل المطورين وتطبيقات مبتكرة
تكتسب منصة MongoDB جاذبية ليس فقط مع الشركات الكبيرة ولكن أيضًا مع الشركات الناشئة الديناميكية مثل Hugging Face وOneAI. تمتد حالات الاستخدام عبر مختلف القطاعات، من التشخيصات الفورية في الطب الشخصي بواسطة Inovaare إلى تحليل التهديدات السيبرانية بواسطة VISO TRUST.
على سبيل المثال، تستخدم UKG، وهي شركة لإدارة القوى العاملة، MongoDB Atlas Vector Search للمساعدين المدعومين بالذكاء الاصطناعي بسبب مرونتها وقلة تعقيدها المعماري. وفي الوقت نفسه، انتقلت ENI، واحدة من أكبر شركات الطاقة في أوروبا، إلى MongoDB Atlas لإدارة بياناتها الجغرافية الواسعة، وطورت نظام إدارة مستندات قائم على الدردشة يستفيد من قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحسين استرجاع البيانات.
"قبل عام، كانت هناك شكوك حول إمكانيات الذكاء الاصطناعي التوليدي"، يتذكر ماكسون. "الآن، تعرف المنظمات—من الشركات الناشئة إلى المؤسسات العالمية—أن دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي في عملياتها أمر ضروري للحفاظ على الصلة. يقدر المطورون الابتكار المستمر من MongoDB الذي يبسط عملياتهم مع تمكينهم من إنشاء تطبيقات استثنائية."
قائمة الترتيب
