Generative AI revolutioniert moderne Anwendungen und wird ein zentraler Bestandteil von Software für personalisierte Erlebnisse. Sie ermöglicht Entwicklern und Unternehmen, erstklassige Anwendungen effizient zu erstellen.
„Generative AI steigert die Produktivität der Entwickler und bereichert ihre Erfahrungen im gesamten Entwicklungszyklus“, sagt Gregory Maxson, globaler Leiter von AI GTM bei MongoDB. „Diese Technologie erlaubt es Entwicklern, sich auf sinnvolle Innovationen zu konzentrieren und beeindruckende Anwendungen schneller zu erstellen.“
Neueste Forschungen unterstreichen diese Produktivitätsgewinne. Laut McKinsey können Entwickler mit generativer AI Codierungsaufgaben doppelt so schnell erledigen. Arbeiten wie das Schreiben von Code und Dokumentationen können auf die Hälfte der üblichen Zeit reduziert werden, während das Coderefactoring nur zwei Drittel der gewohnten Dauer in Anspruch nimmt. Entwickler, die KI-Tools nutzen, zeigen eine deutlich höhere Arbeitszufriedenheit; viele sind über doppelt so häufig bereit, von Glück und Erfüllung in ihrer Arbeit zu berichten.
Darüber hinaus zeigen die Erkenntnisse von GitHub, dass Entwickler, die KI-gestützte Tools verwenden, sich um 75 % erfüllter fühlen und um 87 % eher bereit sind, wertvolle Probleme statt monotoner Aufgaben zu lösen, was Unternehmen hilft, ihre Top-Talente zu halten.
MongoDB positioniert sich als wichtige Ressource für Organisationen aller Größenordnungen. Die Multi-Cloud-Plattform MongoDB Atlas unterstützt Entwickler dabei, Anwendungen effizient zu erstellen und zu skalieren. In Kombination mit Atlas Vector Search können Unternehmen mühelos Anwendungen mit generativer AI entwickeln und profitieren zusätzlich von den erstklassigen Partnerintegrationen von MongoDB.
Komplexität Reduzieren, Flexibilität Erhöhen
MongoDB erkennt an, wie wichtig es ist, Entwicklern eine Vielzahl von Frameworks bereitzustellen, die auf ihre bevorzugten Programmiersprachen und Methoden zur Anwendungsentwicklung zugeschnitten sind. Durch die einfache Zugänglichkeit von Funktionen gewährleistet MongoDB, dass Entwickler die Flexibilität haben, ihre bevorzugten Frameworks bei der Nutzung von MongoDB Atlas zu verwenden, was eine schnellere und einfachere Entwicklung moderner Anwendungen erleichtert.
Maxson hebt hervor, dass sich MongoDB auf Partnerschaften mit führenden Frameworks wie LlamaIndex und LangChain konzentriert. Diese Kooperationen erleichtern die Erstellung von KI-gestützten Anwendungen durch die Integration operativer und Vektordaten auf einer einheitlichen Plattform.
Sowohl LangChain als auch LlamaIndex haben kürzlich Unternehmenslösungen vorgestellt, und MongoDB war von Anfang an involviert. Zum Beispiel verbessert die Integration von semantischem Caching mit LangChain die Effizienz der Entwickler bei der Erstellung fortschrittlicher Anwendungen. Während sich das Umfeld weiterentwickelt, bleibt MongoDB bestrebt, seine Partnerschaften anzupassen, um den sich ändernden Marktanforderungen gerecht zu werden.
Partner in Aktion
Die Integration von Vector Search mit LangChain und LlamaIndex ermöglicht Entwicklern den Zugriff auf und die Verwaltung von LLMs von großen Cloud-Partnern wie AWS, Google Cloud und Microsoft Azure sowie von Modellanbietern wie OpenAI. Diese Integration ermöglicht die Generierung von Vektorembeddings und die Entwicklung KI-gestützter Anwendungen auf MongoDB Atlas.
„LlamaCloud ermöglicht es Unternehmen, LLM- und RAG-Workflows über verschiedene Datenquellen mit MongoDB Atlas Vector Search als Schlüsselelement zu koordinieren“, erläutert Jerry Liu, Mitbegründer und CEO von LlamaIndex.
„Unsere Zusammenarbeit ermöglicht es Entwicklern, die Denkfähigkeiten von LLMs effizient in innovative Anwendungen umzusetzen, die signifikante Geschäftsergebnisse liefern“, fügt Liu hinzu.
Wie Erick Friis, Gründer von LangChain, anmerkt, bringt die rasante Entwicklung von KI Herausforderungen in Bezug auf Lock-in-Risiken durch spezifische Modelle oder Architekturen mit sich. „Unsere Partnerschaft mit MongoDB bietet eine außergewöhnliche Lösung, indem sie die Fähigkeiten von Vektorspeichern mit einer zuverlässigen NoSQL-Datenbank kombiniert, um fortschrittliche Abrufmethoden zu unterstützen“, erklärt er und hebt den Anstieg der Nutzerpräferenzen für MongoDB aufgrund ihrer Flexibilität und fortschrittlichen Funktionen hervor.
MongoDB verzeichnet bereits Erfolge mit dieser Strategie, da neue KI-Frameworks frühzeitig Integrationen mit MongoDB priorisieren.
Die Zukunft der KI-Partnerschaften
Da generative KI für Unternehmen entscheidend wird, betont Maxson die Notwendigkeit integrierter Partnerschaften mit führenden Cloud-Anbietern und innovativen KI-Startups. „Robuste Beziehungen im Entwickler-Ökosystem gewährleisten nahtlose End-to-End-Lösungen, die es Entwicklern ermöglichen, sich auf ihre Aufgaben zu konzentrieren, ohne sich um zahlreiche bewegliche Teile kümmern zu müssen“, fasst er zusammen.
MongoDB verfügt über umfangreiche Partnerschaften mit großen Cloud-Anbietern—AWS, Microsoft Azure und Google Cloud—und vertieft diese Beziehungen aktiv. Jüngste Kooperationen zielen darauf ab, Modelle für die Codevervollständigung in natürlicher Sprache zu trainieren und Integrationen mit verwalteten LLM-Diensten zu entwickeln. So steigert die kürzliche Einführung von MongoDB Atlas Search Nodes auf AWS und Google Cloud die Leistung generativer KI erheblich, indem sie eine dedizierte Infrastruktur bietet, die die Geschwindigkeit von Such-Workloads um bis zu 60 % erhöht.
Darüber hinaus arbeitet MongoDB mit KI-Innovatoren wie Cohere, Codeium und Voxel 51 zusammen und erwartet, sein Partnernetzwerk weiter auszubauen.
„Wir erkennen, dass die Nutzung der KI-Möglichkeiten Zusammenarbeit mit unserem bestehenden Ökosystem erfordert, während wir neue Partnerschaften schließen, um innovative Lösungen in unser Angebot einzubringen“, betont Maxson.
Während MongoDB Kunden dabei unterstützt, sich im sich ständig wandelnden KI-Umfeld zurechtzufinden, bleibt es engagiert, ein breites Spektrum an Lösungen anzubieten, um unterschiedlichen Bedarfen gerecht zu werden. „Unser Ziel ist es sicherzustellen, dass MongoDB, unabhängig von den Tools im Stack eines Entwicklers, nahtlos integriert werden kann“, bestätigt er.
Engagement der Entwickler und innovative Anwendungen
Die Plattform von MongoDB gewinnt nicht nur bei etablierten Unternehmen, sondern auch bei dynamischen Startups wie Hugging Face und OneAI an Anerkennung. Die Anwendungsfälle umfassen verschiedene Sektoren, von Echtzeit-Diagnosen in der personalisierten Medizin durch Inovaare bis hin zur Analyse von Cyberbedrohungen durch VISO TRUST.
So nutzt beispielsweise UKG, ein Unternehmen für Workforce Management, MongoDB Atlas Vector Search für KI-gestützte Assistenten aufgrund ihrer Flexibilität und minimalen architektonischen Komplexität. ENI, eines der größten Energieunternehmen Europas, hat auf MongoDB Atlas umgestellt, um seine umfangreichen Geodaten besser zu verwalten, und entwickelte ein auf Chatbots basierendes Dokumentenmanagementsystem, das die Möglichkeiten generativer KI zur Verbesserung der Datenabfrage nutzt.
„Vor einem Jahr gab es Zweifel an den Möglichkeiten generativer KI“, reflektiert Maxson. „Jetzt wissen Organisationen—von Startups bis hin zu globalen Unternehmen—dass die Integration generativer KI in ihre Abläufe entscheidend für ihre Relevanz ist. Entwickler schätzen die kontinuierlichen Innovationen von MongoDB, die ihre Prozesse vereinfachen und sie dabei unterstützen, außergewöhnliche Anwendungen zu schaffen.“
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