生成式人工智能正在改变现代应用程序，成为个性化体验软件的重要组成部分。它使开发者和企业能够高效地创建世界一流的应用程序。
“生成式人工智能提升了开发者的生产力，丰富了他们在开发周期中的体验，”MongoDB全球AI GTM负责人Gregory Maxson表示。“这项技术让开发者能够专注于有意义的创新，更快地构建出令人印象深刻的应用程序。”
最新研究强调了这些生产力提升。麦肯锡报告称，借助生成式人工智能，开发者的编码任务可以完成得更快，速度提高了两倍。编写代码和文档的时间可缩短至一半，而代码重构的时间也仅需通常的三分之二。因此，使用人工智能工具的开发者报告了显著更高的工作满意度，其中许多人倍感快乐和充实。
此外，GitHub的研究发现，使用AI工具的开发者在工作中感到满足的可能性提高了75%，并且87%的人更愿意解决高价值问题而不是单调的任务，这帮助企业留住顶尖人才。
MongoDB致力于成为各类组织的重要资源。其多云平台MongoDB Atlas支持开发者高效构建和扩展应用程序。结合Atlas向量搜索，企业可以更轻松地开发生成式人工智能驱动的应用程序，同时利用MongoDB卓越的合作伙伴集成。
简化复杂性，增加灵活性
MongoDB意识到为开发者提供多种框架的重要性，以符合他们偏好的编程语言和应用构建方法。通过提供易于获取的功能，MongoDB确保开发者在使用MongoDB Atlas时，能够灵活选择自己喜欢的框架，从而加快现代应用程序的开发。
Maxson强调，MongoDB专注于与LlamaIndex和LangChain等领先框架建立合作伙伴关系。这些合作通过将操作和向量数据整合到一个统一的平台上，简化了AI驱动应用程序的创建过程。
LangChain和LlamaIndex最近推出了企业级产品，MongoDB的参与从一开始就显得尤为重要。例如，MongoDB与LangChain的语义缓存集成，提高了开发者构建先进应用程序的效率。随着市场的变化，MongoDB将继续调整其合作伙伴关系以满足不断变化的市场需求。
合作伙伴的实施
将向量搜索与LangChain和LlamaIndex相结合，使开发者能够访问并管理来自AWS、谷歌云和微软Azure等主要云服务提供商的LLM，以及诸如OpenAI的模型提供商。这种集成支持在MongoDB Atlas上生成向量嵌入并开发AI驱动的应用程序。
“LlamaCloud允许企业通过MongoDB Atlas向量搜索作为关键存储元素，协调来自不同数据源的LLM和RAG工作流，”LlamaIndex的联合创始人兼首席执行官Jerry Liu解释道。
“我们的合作使开发者能够有效地将LLM的推理能力转化为创造性应用程序，从而获得显著的商业成果，”Liu补充道。
LangChain的创始工程师Erick Friis指出，AI的快速演变带来了来自特定模型或架构的锁定风险。“我们的合作伙伴关系通过结合向量存储能力与可靠的NoSQL数据库，提供了一个卓越的解决方案，以支持高级检索方法，”他说，强调用户对MongoDB的偏好因其灵活性和先进特性而上升。
MongoDB从这一策略中已经获得成功，因为新的AI框架在开发初期就优先考虑与MongoDB的集成。
AI合作伙伴的未来
随着生成式人工智能对企业的重要性日益增加，Maxson强调与领先云服务提供商和创新AI初创公司的综合合作伙伴关系的必要性。“在开发者生态系统内建立强大关系，确保无缝的终端解决方案，使开发者能够专注于自己的任务，而无需担心繁杂的细节，”他总结道。
MongoDB与主要云服务提供商——AWS、微软Azure和谷歌云——建立了广泛的合作关系，并积极深化这些联系。最近的合作旨在训练自然语言代码完成的模型，并开发与托管的LLM服务的集成。例如，最近在AWS和谷歌云上推出的MongoDB Atlas搜索节点，显著提升了生成式人工智能的性能，为搜索工作负载提供了高达60%的速度提升。
此外，MongoDB还与AI创新者如Cohere、Codeium和Voxel 51合作，期待进一步扩展其合作伙伴网络。
“我们意识到，抓住AI机会需要与现有生态系统合作，并建立新的合作关系，以在我们的产品中注入创新解决方案，”Maxson指出。
在帮助客户应对不断变化的AI格局时，MongoDB致力于提供多样化的解决方案以满足不同需求。“我们的目标是确保无论开发者的工具栈如何，MongoDB都能无缝集成，”他强调。
开发者参与与创新应用
MongoDB的平台不仅受到大型公司欢迎，还有创新初创企业如Hugging Face和OneAI的青睐。应用案例遍及各个领域，从Inovaare在个性化医疗中的实时诊断到VISO TRUST的网络威胁分析。
例如，英国的UKG公司利用MongoDB Atlas向量搜索为AI助手提供支持，因为其灵活性和最低的架构复杂性。同时，欧洲最大的能源公司之一ENI转向MongoDB Atlas，以更好地管理其庞大的地理空间数据，并开发了基于聊天机器人的文档管理系统，利用生成式AI的能力提升数据检索效率。
“在一年前，人们对生成式人工智能的潜力表示怀疑，”Maxson回顾道。“现在，从初创企业到全球企业，大家都明白将生成式人工智能融入运营是保持相关性的必然选择。开发者们欣赏MongoDB不断的创新，这不仅简化了他们的流程，更赋予他们创造出色应用的能力。”
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