MongoDB Atlas 矢量搜索知识库正式上线，支持 Amazon Bedrock

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MongoDB正式推出与Amazon Bedrock的Atlas向量搜索集成，此功能首次在昨年的Amazon Re:Invent大会上展示。此项合作使开发者能够将他们的基础模型和AI代理与存储在MongoDB中的专有数据同步，从而通过增强检索生成（RAG）技术提升响应的相关性、准确性和个性化。

MongoDB首席产品官Sahir Azam表示：“许多企业关心AI系统输出的准确性，同时又希望保护其专有数据。我们简化了MongoDB和AWS客户利用各种在AWS环境中托管的基础模型的过程，使他们能够开发安全地整合MongoDB Atlas中专有数据的生成式AI应用，从而提升准确度并改善用户体验。”

Amazon Bedrock是AWS为生成式AI提供的托管服务，成为企业客户开发AI应用的中央存储库，目前支持多种模型，包括来自亚马逊、Anthropic、Cohere、Meta、Mistral和Stable Diffusion的模型。虽然使用外部训练的模型很有帮助，但公司通常更倾向于使用他们自己的数据库，以获取更丰富的客户背景。

MongoDB的集成对此至关重要。开发者可以利用专有数据定制所选的基础模型，从而无需手动干预即可无缝开发基于新训练的LLM的应用。MongoDB市场营销和战略副总裁Scott Sanchez在新闻发布会上解释道：“你可以创建生成式AI应用，但如果无法整合实时操作数据，就会得到通用的响应。”

他补充道：“与MongoDB的集成使客户能够轻松连接各个环节，他们可以通过将专有数据转换为存储在MongoDB中的向量嵌入，私下定制大型语言模型。例如，零售商可以创建生成式AI应用，利用自主代理管理实时库存请求或客户退货等任务。”

此项公告是在MongoDB与AWS之间已有的合作基础上发布的，包括MongoDB的向量搜索在Amazon SageMaker上的可用性，以及CodeWhisperer对Atlas的支持。MongoDB持续创新，推出AI应用程序计划（MAAP），以协助企业客户开发AI应用。

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