Генеративный ИИ трансформирует современные приложения, обещая стать неотъемлемой частью программного обеспечения для персонализированных впечатлений. Он позволяет разработчикам и компаниям эффективно создавать приложения мирового класса.
«Генеративный ИИ повышает продуктивность разработчиков и обогащает их опыт на протяжении всего цикла разработки», — говорит Григорий Максон, глобальный руководитель AI GTM в MongoDB. «Эта технология позволяет разработчикам сосредоточиться на значимых инновациях и быстрее создавать впечатляющие приложения».
Недавние исследования подтверждают эти увеличения продуктивности. Согласно данным McKinsey, разработчики могут выполнять задачи по кодированию в два раза быстрее с генертивным ИИ. Задачи, такие как написание кода и документации, можно сократить до половины времени, в то время как рефакторинг кода может занимать лишь две трети обычного времени. В результате разработчики, использующие инструменты ИИ, выражают значительно более высокий уровень удовлетворенности работой, и почти вдвое чаще сообщают о счастье и удовлетворении от своей работы.
Кроме того, исследования GitHub показывают, что разработчики, использующие инструменты с ИИ, чувствуют себя на 75% более удовлетворенными и на 87% более вероятно берутся за решения высокоценных задач вместо монотонных — что помогает организациям удерживать талантливых сотрудников.
MongoDB позиционирует себя как ключевой ресурс для организаций всех размеров. Его многоканальная платформа MongoDB Atlas поддерживает разработчиков в создании и масштабировании приложений эффективно. В сочетании с Atlas Vector Search компании могут разрабатывать приложения, основанные на генертивном ИИ, с большей легкостью, получая выгоду от исключительных интеграций партнеров MongoDB.
Упрощение сложности, увеличение гибкости
MongoDB признает важность предоставления разработчикам разнообразных фреймворков, адаптированных к их предпочтительным языкам программирования и методам создания приложений. Обеспечивая легкий доступ к функционалу, MongoDB гарантирует, что разработчики могут использовать свои любимые фреймворки с MongoDB Atlas, что облегчает и ускоряет процесс разработки современных приложений.
Максон подчеркивает, что MongoDB сосредоточена на партнерстве с ведущими фреймворками, такими как LlamaIndex и LangChain. Эти сотрудничества упрощают создание приложений с ИИ, интегрируя операционные и векторные данные на единой платформе.
Недавно и LangChain, и LlamaIndex представили корпоративные продукты, и вовлеченность MongoDB началась с самого начала. Например, интеграция семантического кэширования MongoDB с LangChain улучшает эффективность разработчиков в создании продвинутых приложений. В условиях меняющегося рынка MongoDB продолжает адаптировать свои партнерства к растущим требованиям.
Партнеры в действии
Интеграция Vector Search с LangChain и LlamaIndex позволяет разработчикам получать доступ к и управлять LLM от основных облачных провайдеров, таких как AWS, Google Cloud и Microsoft Azure, а также от поставщиков моделей, таких как OpenAI. Эта интеграция позволяет генерировать векторныеEmbeddings и развивать приложения на основе ИИ в MongoDB Atlas.
«LlamaCloud позволяет компаниям координировать LLM и RAG рабочие процессы из различных источников данных, используя MongoDB Atlas Vector Search в качестве ключевого элемента хранения», — поясняет Джерри Лю, соучредитель и генеральный директор LlamaIndex.
«Наше сотрудничество позволяет разработчикам эффективно переводить возможности рассуждения LLM в инновационные приложения, которые приводят к значительным бизнес-результатам», — добавляет Лю.
Как отмечает Эрик Фрис, соучредитель LangChain, быстрые изменения в ИИ создают проблемы, связанные с рисками привязки к конкретным моделям или архитектурам. «Наше партнерство с MongoDB предлагает исключительное решение, сочетая возможности хранилища векторов с надежной NoSQL базой данных для поддержки продвинутых методов извлечения», — заявляет он, подчеркивая рост предпочтений пользователей к MongoDB благодаря ее гибкости и расширенным возможностям.
MongoDB уже испытывает успех от этой стратегии, так как новые ИИ фреймворки придают приоритет интеграциям с MongoDB на ранних стадиях своего развития.
Будущее ИИ-партнерств
С учетом того, что генеративный ИИ становится критически важным для бизнеса, Максон подчеркивает необходимость интегрированных партнерств с ведущими облачными провайдерами и инновационными стартапами в области ИИ. «Надежные отношения в экосистеме разработчиков обеспечивают бесшовные решения от начала до конца, позволяя разработчикам сосредоточиться на своих задачах, не беспокоясь о многочисленных движущихся частях», — заключает он.
MongoDB имеет широкие партнерства с основными облачными провайдерами — AWS, Microsoft Azure и Google Cloud — и активно углубляет эти связи. Недавние сотрудничества направлены на обучение моделей для завершения кода на естественном языке и разработку интеграций с управляемыми услугами LLM. Например, недавнее появление узлов MongoDB Atlas Search на AWS и Google Cloud значительно улучшает производительность генеративного ИИ, обеспечивая выделенную инфраструктуру, которая увеличивает скорость до 60% для рабочих нагрузок поиска.
Кроме того, MongoDB сотрудничает с ИИ-инноваторами, такими как Cohere, Codeium и Voxel 51, с намерением расширить свою сеть партнеров.
«Мы понимаем, что использование возможностей ИИ требует сотрудничества с нашей существующей экосистемой, а также создания новых партнерств для внедрения инновационных решений в наши предложения», — утверждает Максон.
Поскольку MongoDB помогает клиентам ориентироваться в постоянно меняющемся ИИ-ландшафте, она остается преданной предоставлению широкого спектра решений для удовлетворения различных потребностей. «Наша цель заключается в том, чтобы гарантировать, что независимо от инструментов в стекe разработчика, MongoDB интегрируется бесперебойно», — подчеркивает он.
Вовлечение разработчиков и инновационные приложения
Платформа MongoDB набирает популярность не только среди устоявшихся корпораций, но и среди динамичных стартапов, таких как Hugging Face и OneAI. Примеры использования охватывают различные сектора, от диагностики в реальном времени в области персонализированной медицины от Inovaare до анализа киберугроз от VISO TRUST.
Например, UKG, компания по управлению рабочей силой, использует MongoDB Atlas Vector Search для ИИ-ассистентов благодаря ее гибкости и минимальной архитектурной сложности. Тем временем ENI, одна из крупнейших энергетических компаний Европы, перешла на MongoDB Atlas для более эффективного управления своим обширным геопространственным данными и разработала систему управления документами на базе чат-ботов, использующую возможности генеративного ИИ для улучшенного поиска данных.
«Год назад существовали сомнения в потенциале генеративного ИИ», — размышляет Максон. «Теперь организации — от стартапов до глобальных предприятий — понимают, что интеграция генеративного ИИ в их операции жизненно важна для актуальности. Разработчики ценят постоянные инновации от MongoDB, которые упрощают их процессы и дают им возможность создавать выдающиеся приложения».
Рейтинг
