Allgemeine Verfügbarkeit der MongoDB Atlas Vector Search-Wissensdatenbanken für Amazon Bedrock

MongoDB hat die Integration seiner Atlas Vector Search mit Amazon Bedrock offiziell vorgestellt, die erstmals auf der Amazon Re:Invent letztes Jahr präsentiert wurde. Diese Zusammenarbeit ermöglicht es Entwicklern, ihre Basis-Modelle und KI-Agenten mit proprietären Daten in MongoDB zu synchronisieren, wodurch die Relevanz, Genauigkeit und Personalisierung der Antworten durch Retrieval Augmented Generation (RAG) verbessert wird.

„Viele Unternehmen sind besorgt über die Genauigkeit der Ergebnisse von KI-Systemen und möchten gleichzeitig ihre proprietären Daten schützen“, erklärte Sahir Azam, Chief Product Officer von MongoDB. „Wir vereinfachen den Prozess für gemeinsame Kunden von MongoDB und AWS, verschiedene Basis-Modelle in ihren AWS-Umgebungen zu nutzen. Dadurch können sie generative KI-Anwendungen entwickeln, die ihre vertraulichen Daten sicher in MongoDB Atlas integrieren und so die Genauigkeit verbessern und Benutzererfahrungen optimieren.“

Amazon Bedrock, der verwaltete Dienst von AWS für generative KI, dient als zentrales Repository für die Entwicklungsbedürfnisse von KI-Anwendungen bei Unternehmenskunden. Die wachsende Auswahl an Modellen umfasst Angebote von Amazon, Anthropic, Cohere, Meta, Mistral und Stable Diffusion. Obwohl die Nutzung extern trainierter Modelle von Vorteil sein kann, ziehen Unternehmen oft vor, ihre eigenen Datenbanken für einen umfassenderen Kundenkontext zu verwenden.

Die Integration von MongoDB ist in diesem Zusammenhang entscheidend. Entwickler können ihre gewählten Basis-Modelle mit proprietären Daten anpassen, was die nahtlose Entwicklung von Anwendungen rund um neu trainierte LLMs ohne manuellen Aufwand ermöglicht. „Sie können generative KI-Anwendungen erstellen, aber wenn Sie Ihre Echtzeit-Betriebsdaten nicht integrieren können, erhalten Sie allgemeine Antworten“, erläuterte Scott Sanchez, Vice President of Product Marketing and Strategy von MongoDB, während einer Pressekonferenz.

„Diese Integration mit MongoDB erleichtert es den Kunden, die Verbindungen herzustellen“, fügte er hinzu. „Sie können ihre großen Sprachmodelle privat anpassen, indem sie Ihre Daten in Vektor-Embeddings umwandeln, die in MongoDB gespeichert werden. Beispielsweise könnte ein Einzelhändler eine generative KI-Anwendung erstellen, um autonome Agenten zur Verwaltung von Aufgaben wie Echtzeit-Bestandsabfragen oder Kundenrückgaben zu nutzen.“

Diese Ankündigung folgt früheren Kooperationen zwischen MongoDB und AWS, darunter die MongoDB Vector Search, die auf Amazon SageMaker verfügbar ist, und die Atlas-Unterstützung von CodeWhisperer. MongoDB treibt weiterhin Innovationen voran und präsentiert Initiativen wie das AI Applications Program (MAAP), um Unternehmenskunden bei der Entwicklung von KI-Anwendungen zu unterstützen.