تكامل MongoDB Atlas Vector Search الجديد مع Amazon Bedrock للمساعدة في تسريع تطوير التطبيقات الجذابة للغاية والمدعومة بالذكاء الاصطناعي التوليدي

Scalestack بين العملاء المتحمسين لبناء تطبيقات الجيل التالي باستخدام MongoDB Atlas Vector Search وAmazon Bedrock

لاس فيغاس، 29 تشرين الثاني/نوفمبر، 2023 / بي آر نيوزواير / — أعلنت شركة MongoDB, Inc. (NASDAQ: MDB ) اليوم في AWS re:Invent 2023 عن خطط لدمج MongoDB Atlas Vector Search مع Amazon Bedrock لتمكين المؤسسات من بناء تطبيقات الجيل التالي على Amazon Web Services (AWS) والبنية التحتية السحابية الرائدة في الصناعة. يستخدم MongoDB Atlas Vector Search البيانات التشغيلية للمؤسسة لتبسيط جلب قدرات الذكاء الاصطناعي والبحث الدلالي المنتجة إلى التطبيقات لتوفير تجارب مستخدم نهائي جذابة ومخصصة للغاية. سيسهل هذا التكامل على المطورين إنشاء تطبيقات على AWS تستخدم الذكاء الاصطناعي التوليدي لإكمال المهام المعقدة لمجموعة واسعة من حالات الاستخدام وتقديم استجابات محدثة بناءً على بيانات الملكية التي تتم معالجتها بواسطة MongoDB Atlas Vector Search. لمعرفة المزيد حول إنشاء تطبيقات مدعومة بالذكاء الاصطناعي على MongoDB Atlas، قم بزيارة mongodb.com/use-cases/artificial-intelligence .

"يخبرنا العملاء من جميع الأحجام، بدءًا من الشركات الناشئة وحتى المؤسسات، أنهم يريدون الاستفادة من الذكاء الاصطناعي التوليدي لبناء تطبيقات الجيل التالي وإثبات أعمالهم في المستقبل. ومع ذلك، يشعر العديد من العملاء بالقلق بشأن ضمان دقة المخرجات من الأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي بينما قال ساهر عزام، كبير مسؤولي المنتجات في MongoDB: "يحميون بيانات الملكية الخاصة بهم". "من خلال تكامل MongoDB Atlas Vector Search مع Amazon Bedrock، نحن نسهل على عملاء AWS المشتركين لدينا استخدام مجموعة متنوعة من النماذج الأساسية المستضافة في بيئات AWS الخاصة بهم لإنشاء تطبيقات ذكاء اصطناعي توليدية يمكنها استخدام بيانات الملكية الخاصة بهم بشكل آمن تحسين الدقة وتوفير تجارب محسنة للمستخدم النهائي."

Amazon Bedrock هي خدمة مُدارة بالكامل من AWS توفر مجموعة مختارة من النماذج الأساسية عالية الأداء (FMs) عبر واجهة برمجة تطبيقات واحدة، إلى جانب مجموعة واسعة من الإمكانات لإنشاء تطبيقات ذكاء اصطناعي مولدة تتمتع بالأمان والخصوصية. يتيح هذا التكامل الجديد مع Amazon Bedrock للمؤسسات نشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي الإبداعية بسرعة وسهولة على AWS والتي يمكنها العمل على البيانات التي تتم معالجتها بواسطة MongoDB Atlas Vector Search وتقديم استجابات أكثر دقة وذات صلة. على عكس الحلول الإضافية التي تخزن بيانات المتجهات فقط، يعمل MongoDB Atlas Vector Search على تشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية من خلال العمل كقاعدة بيانات متجهة عالية الأداء وقابلة للتطوير مع المزايا الإضافية المتمثلة في التكامل مع قاعدة بيانات تشغيلية موزعة عالميًا يمكنها تخزين ومعالجة جميع البيانات المتجهة. بيانات المنظمة.

باستخدام التكامل مع Amazon Bedrock، يمكن للعملاء تخصيص FMs بشكل خاص - من AI21 Labs وAmazon وAnthropic وCohere وMeta وStability AI - باستخدام بيانات الملكية الخاصة بهم، وتحويل البيانات إلى عمليات تضمين متجهة، ومعالجة هذه عمليات التضمين باستخدام MongoDB Atlas Vector Search. ومن خلال الاستفادة من وكلاء Amazon Bedrock من أجل الجيل المعزز للاسترجاع (RAG)، يمكن للعملاء بعد ذلك إنشاء تطبيقات تستجيب لاستفسارات المستخدم باستجابات سياقية ذات صلة - دون الحاجة إلى البرمجة يدويًا. على سبيل المثال، يمكن لمؤسسة بيع الملابس بالتجزئة تطوير تطبيق ذكاء اصطناعي منتج بسهولة أكبر لمساعدة الموظفين على أتمتة المهام مثل معالجة طلبات المخزون في الوقت الفعلي أو للمساعدة في تخصيص عوائد العملاء وعمليات التبادل من خلال اقتراح أنماط مماثلة من البضائع الموجودة في المخزون. بفضل الإمكانات المُدارة بالكامل، سيمكن هذا التكامل الجديد عملاء AWS وMongoDB المشتركين من استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل آمن مع بياناتهم الخاصة إلى أقصى حد في جميع أنحاء المؤسسة وتحقيق قيمة الأعمال بسرعة أكبر - مع تكاليف تشغيلية أقل.

قال فاسي فيلومين، نائب رئيس الذكاء الاصطناعي التوليدي في AWS: "في هذه الموجة التالية من اعتماد الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع، ترغب المؤسسات في تعزيز استراتيجيات البيانات الخاصة بها لتطوير حلول الذكاء الاصطناعي التوليدية المتميزة والتنافسية". "سيساعد تكامل MongoDB Atlas Vector Search مع Amazon Bedrock العملاء على مواءمة استراتيجيات البيانات الخاصة بهم بشكل محكم لبناء ابتكارات الذكاء الاصطناعي المنتجة وتوسيع نطاقها. مع علاقة تمتد لأكثر من عقد من الزمن، نتطلع إلى مواصلة زخمنا مع MongoDB وتمكين عملائنا المشتركين من حقق أقصى استفادة من الذكاء الاصطناعي التوليدي."

إن Scalestack AI عبارة عن نظام أساسي متكامل لإثراء البيانات وتحديد الأولويات والتنشيط يسمح لفرق الذهاب إلى السوق بتعيين البيانات الموجودة بسهولة لملف تعريف العملاء المثالي الخاص بهم وتعزيز محرك المبيعات والإيرادات الخاص بهم. قال إليو نارسيسو، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي لشركة Scalestack، "إن مهمة Scalestack هي مساعدة المؤسسات على إطلاق العنان لإنتاجية المبيعات، وكانت علاقتنا مع MongoDB جزءًا لا يتجزأ من ذلك". "نحن نستخدم MongoDB Atlas Vector Search لتخزين البيانات التي نستخدمها في برنامج الدردشة RAG الخاص بنا، وهو يوفر ذاكرة طويلة المدى لنماذج اللغة الكبيرة التي نستخدمها. نحن متحمسون حقًا للتكامل بين MongoDB Atlas Vector Search وAmazon Bedrock— "سيسمح هذا النظام المُدار بالكامل للمطورين لدينا بالتركيز على الابتكار نيابة عن العملاء. ونحن نتطلع إلى العمل مع كل من MongoDB وAWS لمواصلة تطوير منصة RevOps المدعومة بالذكاء الاصطناعي من Scalestack."

سيكون تكامل MongoDB Atlas Vector Search مع Amazon Bedrock متاحًا على AWS في الأشهر المقبلة.