Disponibilidad General de las Bases de Conocimiento de Búsqueda Vectorial de MongoDB Atlas para Amazon Bedrock

MongoDB ha lanzado públicamente su integración de Atlas Vector Search con Amazon Bedrock, presentada por primera vez en Amazon Re:Invent el año pasado. Esta colaboración permite a los desarrolladores sincronizar sus modelos fundamentales y agentes de IA con datos propietarios almacenados en MongoDB, mejorando la relevancia, precisión y personalización de las respuestas a través de la Generación Aumentada por Recuperación (RAG).

"Muchas empresas están preocupadas por la precisión de los resultados de los sistemas de IA, mientras protegen sus datos sensibles", afirmó Sahir Azam, Director de Productos de MongoDB. "Simplificamos el proceso para que los clientes de MongoDB y AWS utilicen varios modelos fundamentales alojados en sus entornos de AWS. Esto les permite desarrollar aplicaciones de IA generativa que integren de manera segura sus datos propietarios en MongoDB Atlas, mejorando así la precisión y la experiencia del usuario".

Amazon Bedrock, el servicio gestionado de AWS para IA generativa, actúa como un repositorio central para las necesidades de desarrollo de aplicaciones de IA de clientes empresariales. La creciente variedad de modelos incluye los de Amazon, Anthropic, Cohere, Meta, Mistral y Stable Diffusion. Aunque utilizar modelos entrenados externamente puede ser beneficioso, las empresas a menudo prefieren usar sus propias bases de datos para enriquecer el contexto del cliente.

La integración de MongoDB es crucial en este aspecto. Los desarrolladores pueden personalizar los modelos fundamentales elegidos con datos propietarios, facilitando el desarrollo ágil de aplicaciones en torno a modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) recién entrenados sin intervención manual. "Puedes crear aplicaciones de IA generativa, pero si no puedes integrar tus datos operativos en tiempo real, recibirás respuestas genéricas", explicó Scott Sanchez, Vicepresidente de Marketing de Productos y Estrategia de MongoDB, durante una conferencia de prensa.

"Esta integración con MongoDB facilita a los clientes interconectar todos los elementos", añadió. "Pueden personalizar sus modelos de lenguaje de gran tamaño con datos propietarios convirtiéndolos en incrustaciones vectoriales almacenadas en MongoDB. Por ejemplo, un minorista podría crear una aplicación de IA generativa utilizando agentes autónomos para gestionar tareas como solicitudes de inventario en tiempo real o devoluciones de clientes".

Este anuncio sigue a colaboraciones anteriores entre MongoDB y AWS, incluyendo Vector Search de MongoDB disponible en Amazon SageMaker y el soporte de Atlas por CodeWhisperer. MongoDB sigue innovando, lanzando iniciativas como su Programa de Aplicaciones de IA (MAAP) para ayudar a los clientes empresariales a desarrollar aplicaciones de IA.