تتيح عمليات التضمين الآلية في أطلس، المدعومة بتقنية Voyage AI، وواجهة برمجة تطبيقات التضمين وإعادة الترتيب في أطلس، وvoyage-code-4، والبحث المتجهي في معالجة تدفق أطلس، لتطبيقات الذكاء الاصطناعي والوكلاء سياقًا في الوقت الفعلي من البيانات التشغيلية المباشرة لاسترجاع دقيق.

سان فرانسيسكو ، 13 أغسطس/آب 2026 /PRNewswire/ -- تحدد دقة الاسترجاع القرارات التي يتخذها تطبيق أو وكيل الذكاء الاصطناعي، وتكلفة استضافته. أعلنت اليوم شركة MongoDB (المدرجة في بورصة ناسداك تحت الرمز: MDB) خلال مؤتمر MongoDB.local Build Fest عن مجموعة من الإمكانيات التي تُضيف استرجاعًا رائدًا في المعايير مباشرةً إلى منصة بيانات MongoDB الذكية، وذلك لحل هذا التحدي تحديدًا. تبدأ هذه الإمكانيات بنموذج جديد في voyage-code-4، مصمم خصيصًا لاسترجاع التعليمات البرمجية بواسطة الوكلاء. هذا النموذج، إلى جانب المجموعة الكاملة من نماذج تضمين وإعادة ترتيب Voyage AI، متاح الآن عبر واجهة برمجة تطبيقات مستقلة لتشغيل أي تطبيق. تحتل نماذج تضمين Voyage AI من MongoDB المرتبة الأولى في معيار تضمين الاسترجاع (RTEB).

تاريخيًا، كان على مطوري تطبيقات استرجاع البيانات المتقدمة استخراج البيانات من الأنظمة التشغيلية، وإدارة مسارات تضمين معقدة وهشة، والحفاظ على تزامن مخازن البيانات المتجهة. مع ميزة التضمين التلقائي في MongoDB Atlas، المدعومة بنماذج Voyage AI، يُمكن للمطورين إدخال البيانات واسترجاعها بسهولة. يتولى Atlas عملية التضمين والفهرسة تلقائيًا في الخلفية، دون الحاجة إلى إدارة أي مسارات تزامن أو تضمين.

واجهت صحيفة فايننشال تايمز (FT) هذا التعقيد تحديدًا أثناء سعيها لتسهيل وصول القراء إلى محتواها الصحفي. ونظرًا لتشتت نظام البحث بين فرق ومنتجات الصحيفة، تم توحيده على منصة MongoDB. وبفضل ميزة التضمين الآلي في MongoDB Atlas المدعومة بتقنية Voyage AI، تُحسّن فايننشال تايمز دقة البحث الدلالي المدعوم بالذكاء الاصطناعي مع خفض تكاليف الاسترجاع.

"مهمتنا هي جعل صحافة فايننشال تايمز سريعة وسهلة الوصول، بغض النظر عن كيفية وصول قرائنا إليها. بفضل تقنيات التضمين الآلي ونماذج Voyage AI على منصة Atlas، حسّنّا دقة الاسترجاع مع الحفاظ على التكاليف تحت السيطرة لأكثر من 100,000 عملية بحث يوميًا، كما أن القدرة على اختبار النماذج وموازنتها تُمكّننا من ضبط الجودة مقابل التكلفة باستمرار. ومع تقليل حجم البنية التحتية المطلوبة، يُمكن للفريق تكريس المزيد من وقته لتجربة القراءة التي يعتمد عليها مشتركونا"، هذا ما قالته إليتسا بافلوفا، كبيرة مهندسي منصة إدارة المحتوى في فايننشال تايمز.

واجهت منصة "إيف" القانونية للذكاء الاصطناعي أيضاً مشكلات تتعلق بالتعقيد والتكلفة. وهي تستخدم الآن واجهة برمجة تطبيقات "أطلس" للتضمين وإعادة الترتيب لعرض المواد الأكثر صلة بالموضوع طوال مراحل القضية.

"في مجال الذكاء الاصطناعي القانوني، تُعد جودة الاسترجاع أساسية - يجب أن تظهر الأدلة الصحيحة في الوقت المناسب. توفر لنا واجهة برمجة تطبيقات Atlas Embedding and Reranking من MongoDB طريقة واعدة لتحسين الصلة مباشرة في طبقة RAG، مع تبسيط البنية التحتية اللازمة لبناء هذه التجارب وتطويرها"، كما قال أورفيش باتيل، مهندس الذكاء الاصطناعي في شركة Eve.

MongoDB هي طبقة الذاكرة والسياق التي تُبنى عليها الوكلاء

في MongoDB، تتم عمليات الاسترجاع عالية الدقة على نفس المنصة التي تعمل عليها البيانات التشغيلية الآنية، وليس كنظام منفصل يضيف تكلفة وجهدًا إضافيًا للمزامنة. يبحث البرنامج الوسيط في البيانات الحية عن السياق، بما في ذلك السجلات التي كُتبت قبل ثوانٍ، لذا فإن ما يسترجعه يعكس الحالة الراهنة للعمل وليس نسخة قديمة.

أربع قدرات جديدة تمنح الفرق دقة في الإنتاج مع تقليل التعقيد والتكلفة:

• سياق دقيق وحديث للوكلاء: لا يمكن لتطبيقات الذكاء الاصطناعي والوكلاء اتخاذ قرارات سليمة إلا بوجود سياق دقيق وموثوق ومُحدّث. تعمل خاصية التضمين التلقائي في MongoDB Atlas، المدعومة بتقنية Voyage AI، على تحديث هذا السياق باستمرار. يقوم المستخدمون بتحديد نموذج تضمين Voyage AI لفهرس البحث الخاص بهم، ويقوم Atlas بتضمين المستندات الجديدة فور كتابتها، وإعادة تضمين المستندات الموجودة عند تغييرها، دون الحاجة إلى تشغيل أي مهام أو جدولة أي عمليات.
• نقطة نهاية واحدة للتضمينات الرائدة في المعايير: توفر واجهة برمجة تطبيقات Atlas Embedding and Reranking لأي تطبيق، حتى تلك التي تعمل خارج MongoDB، وصولاً مباشراً إلى نماذج التضمين وإعادة الترتيب الأعلى تصنيفاً في MongoDB من خلال Atlas.
• استرجاع دقيق للتعليمات البرمجية بتكلفة أقل: لم تُصمم نماذج التضمين العامة لقواعد التعليمات البرمجية، وهذا ما ينعكس على دقة الاسترجاع. يُعدّ نموذج voyage-code-4 نموذج استرجاع مُحسّن خصيصًا لوكلاء البرمجة، حيث يُطابق المعلومات مع التعليمات البرمجية بدقة أعلى وتكلفة أقل من النماذج السابقة.
• استرجاع البيانات المتدفقة: يجب ألا تعمل العوامل التي تتفاعل مع الأحداث المباشرة من سياق أسوأ من سياق العوامل التي تقرأ البيانات المخزنة. يوفر البحث المتجهي في معالجة تدفقات البيانات من أطلس نفس دقة الاسترجاع للبيانات المتدفقة.

قال جيم شارف، كبير مسؤولي التكنولوجيا في MongoDB: "تعتمد العديد من المؤسسات على الذكاء الاصطناعي في بيئات الإنتاج، حيث تستخدم قاعدة بيانات تشغيلية، ومخزن بيانات متجهية، ومحرك بحث، ونماذج تضمين وإعادة ترتيب، جميعها من موردين مختلفين، مُجمّعة معًا بدلًا من تصميمها خصيصًا لهذا الغرض. وهذا ما يؤدي إلى تراكم البيانات القديمة والأخطاء، وعادةً ما تُهدر فرق العمل وقتها في هذه المرحلة بدلًا من التطوير. ترفع الوكلاء مستوى الأداء، إذ يحتاجون إلى استرجاع السياق المباشر باستمرار، ولا يمكنهم انتظار عمليات المعالجة الدفعية الليلية. صُممت MongoDB كمنصة تشغيلية منذ البداية، لذا يتم استرجاع البيانات وتخزينها في الذاكرة باستخدام نفس البيانات المباشرة، دون الحاجة إلى مزامنة أي بيانات، وتتفاعل الوكلاء مع ما يحدث فورًا."

هذه الإمكانيات الجديدة متاحة بشكل عام اليوم؛ ابدأ مجاناً على mongodb.com/atlas.

أعلنت MongoDB أيضًا في Build Fest عن عمليات تكامل جديدة تضع MongoDB داخل أدوات الذكاء الاصطناعي التي يبنيها المطورون - عبر Claude و Claude Code و ChatGPT و Codex و Grok Build و Devin - إلى جانب خادم MongoDB Atlas Managed MCP.

نبذة عن MongoDB

تتخذ MongoDB من نيويورك مقرًا لها، وتتمثل مهمتها في تمكين المبتكرين من الإبداع والتحول وإحداث تغيير جذري في مختلف القطاعات باستخدام البرمجيات. صُممت منصة قواعد البيانات الموحدة من MongoDB لدعم الجيل القادم من التطبيقات، وتُعد MongoDB قاعدة البيانات الأكثر انتشارًا وتوزيعًا عالميًا في السوق. بفضل إمكانياتها المتكاملة للبيانات التشغيلية والبحث والتحليلات الفورية واسترجاع البيانات المدعوم بالذكاء الاصطناعي، تُساعد MongoDB المؤسسات في كل مكان على العمل بسرعة أكبر والابتكار بكفاءة أعلى وتبسيط البنى المعقدة. يعتمد ملايين المطورين وأكثر من 67,000 عميل في مختلف القطاعات - بما في ذلك حوالي 75% من شركات Fortune 100 - على MongoDB لتطبيقاتهم الأكثر أهمية. لمعرفة المزيد، تفضل بزيارة mongodb.com .

البيانات التطلعية

يتضمن هذا البيان الصحفي بعض "البيانات التطلعية" بالمعنى المقصود في المادة 27أ من قانون الأوراق المالية لعام 1933، بصيغته المعدلة، أو قانون الأوراق المالية، والمادة 21هـ من قانون سوق الأوراق المالية لعام 1934، بصيغته المعدلة، بما في ذلك الإمكانيات الجديدة التي أُعلن عنها في مؤتمر MongoDB.local Build Fest 2026. تعكس هذه البيانات التطلعية وجهات نظرنا الحالية بشأن خططنا ونوايانا وتوقعاتنا واستراتيجياتنا وآفاقنا، والتي تستند إلى المعلومات المتاحة لنا حاليًا وإلى الافتراضات التي وضعناها. قد تختلف النتائج الفعلية اختلافًا جوهريًا عن تلك الموصوفة في البيانات التطلعية، وتخضع لمجموعة متنوعة من الافتراضات والشكوك والمخاطر والعوامل الخارجة عن سيطرتنا، بما في ذلك تلك المخاطر المفصلة تحت عنوان "عوامل الخطر" وفي أماكن أخرى في ملفاتنا وتقاريرنا لدى هيئة الأوراق المالية والبورصات. باستثناء ما يقتضيه القانون، لا نتحمل أي واجب أو التزام بتحديث أي بيانات تطلعية واردة في هذا البيان نتيجة لمعلومات جديدة أو أحداث مستقبلية أو تغييرات في التوقعات أو غير ذلك.

جهات الاتصال

للمستثمرين: ir@mongodb.com

للتواصل الإعلامي: press@mongodb.com

للاطلاع على المحتوى الأصلي وتنزيل الوسائط المتعددة، يُرجى زيارة الرابط التالي: https://www.prnewswire.com/news-releases/mongodb-atlas-now-delivers-industry-leading-context-retrieval-with-precision-accuracy-302850848.html

المصدر: شركة MongoDB