MongoDB Atlas Vector Search 知识库与Amazon Bedrock的最新集成

将极大加速生成式AI应用的开发

诺和诺德利用MongoDB Atlas Vector Search与Amazon Bedrock集成,加速构建AI应用程序

北京,2024年5月8日——MongoDB(纳斯达克股票代码: MDB)近日在2024 MongoDB用户大会纽约站大会 (MongoDB.local NYC) 上宣布,MongoDB Atlas Vector Search与Amazon Bedrock 在知识库上集成现已全面可用,这将助力组织更轻松地利用完全托管的基础模型 (FM) 来构建生成式AI应用程序功能。作为世界上应用极为广泛的开发者数据平台,MongoDB Atlas能够提供向量数据库功能,使组织能够无缝地使用其实时数据生成AI应用程序。Amazon Bedrock是亚马逊云科技 (AWS) 提供的一项完全托管服务,通过单个API提供来自领先AI公司的高性能基础模型,以及组织构建具有安全性、隐私性和负责任的生成式AI应用程序所需的各项功能。如今,各行各业的客户可以通过集成其专有数据,更加轻松地构建应用程序,并利用生成式AI自主完成复杂任务,并对最终用户的请求做出最新、准确且值得信赖的响应。

MongoDB首席产品官Sahir Azam表示:“从初创公司到大型企业在内的各种规模的客户都开始利用生成式AI来构建激动人心的全新终端用户体验。然而,许多企业都对AI系统输出的准确性以及保障其专有数据的安全性表示担忧。随着MongoDB Atlas Vector Search与Amazon Bedrock集成的全面可用,MongoDB和亚马逊云科技的共同客户将可以更加便捷地使用托管于AWS环境中的各种基础模型来构建生成式AI应用程序。这些应用程序能够安全地运用MongoDB Atlas中的专有数据,在提高准确性的同时,改善终端用户体验。”

MongoDB Atlas Vector Search与Amazon Bedrock的全新集成将帮助组织更加轻松快捷地在AWS上部署生成式AI应用程序,这些应用程序能够利用经MongoDB Atlas Vector Search处理后的数据,做出更准确、更相关、更值得信赖的响应。与仅存储向量数据的附加解决方案不同,MongoDB Atlas Vector Search是一个高性能、可扩展的向量数据库,可驱动生成式AI应用程序的开发;与此同时,MongoDB Atlas Vector Search还可以与MongoDB全局分布式操作数据库集成,存储和处理组织的所有数据。

借助MongoDB Atlas Vector Search与Amazon Bedrock集成,客户可使用自身的实时操作数据对来自AI21 Labs、Amazon、Anthropic、Cohere、Meta、Mistral AI和Stability AI等公司的基础模型 (如大型语言模型,LLM) 进行定制,将这些数据转换为向量嵌入,与LLM一起使用。利用Agents for Amazon Bedrock的检索增强生成 (RAG) 功能,客户可以使用LLM构建应用程序,对用户查询作出具有相关性且符合情境的响应,而无需手动编码。例如,零售组织可以更加轻松地开发一款生成式AI应用程序,自动处理实时库存请求等多种任务,或在客户退货和换货时根据客户反馈自动给出相关库存商品的建议,为客户提供个性化体验。组织还可以借助MongoDB Atlas Search Nodes,在不影响其核心操作数据库的情况下隔离和扩展其生成式AI工作负载,以实现降本增效,查询时间最多可缩短60%。

依托完全托管的各项功能,此次全新集成使AWS和MongoDB的共同客户能够在整个组织范围内安全地使用生成式AI及其专有数据,在降低运营成本和减少人工操作的同时创造更多价值。点击此处了解如何在AWS上使用MongoDB Atlas构建应用程序。

亚马逊云科技生成式AI副总裁Vasi Philomin表示:“十多年来,AWS和MongoDB一直致力于帮助组织通过数据实现业务转型。目前,已有成千上万的组织选择利用Amazon Bedrock来构建生成式AI应用程序,以满足他们的特定需求。如今,随着MongoDB Atlas Vector Search与Amazon Bedrock在知识库领域集成的全面可用,双方的共同客户将能够更加轻松便捷地实现检索增强生成 (RAG),从而帮助他们从数据中获取更多洞察。”

诺和诺德是众多利用MongoDB Atlas Vector Search和Amazon Bedrock集成构建生成式AI应用程序的客户之一

诺和诺德成立于1923年,是一家全球领先的生物制药公司,总部位于丹麦。公司致力于推动改变,以战胜糖尿病、肥胖症、罕见疾病和心血管疾病等严重慢性疾病。诺和诺德内容数字化主管Louise Lind Skov表示:“我们亟需一种能够缩短临床研究报告撰写时间的解决方案,这样我们就可以更快地找到全新疗法,及时挽救患者生命。借助Amazon Bedrock与MongoDB Atlas集成,我们快速构建了解决方案NovoScribe,使我们成为业内首家在几分钟内而不是数周内生成完整临床研究报告的公司。我们正在大规模拓展该应用,而且与过去相比,整个扩展过程节省了大量资源。Amazon Bedrock和MongoDB Atlas集成将彻底改变全球医疗健康行业的游戏规则。”