Voyage AI提供支持的Atlas自动嵌入、Atlas嵌入与重排API、

voyage-code-4模型，以及Atlas流处理中的向量搜索能力，

让AI应用与智能体能够从实时运营数据中获取上下文信息，实现精准检索

北京， 2026年8月27日——检索准确度决定了AI应用或智能体的决策质量与托管成本。近日，MongoDB公司(纳斯达克股票代码：MDB)在MongoDB.local Build Fest大会上发布了多项全新功能，将基准测试领先的检索功能原生集成至MongoDB智能数据平台，成功解决了这一难题。此次大会率先发布的功能包括专为智能体代码检索打造的全新voyage-code-4模型。该模型以及Voyage AI全套嵌入与重排模型，现已通过独立API对外开放，可为任何应用提供支持。MongoDB所应用的Voyage AI嵌入模型在检索嵌入基准测试(RTEB)中位居榜首。

以往，开发者在构建高阶检索场景时，需要从运营系统中导出数据，维护复杂且脆弱的嵌入管道，并保持向量存储的同步。如今，借助由Voyage AI模型提供支持的MongoDB Atlas自动嵌入功能，开发者可轻松完成数据插入与检索。Atlas在后台自动执行嵌入与索引构建，无需管理同步和嵌入管道。

英国媒体《金融时报》(Financial Times, FT)在如何让读者轻松找到感兴趣的新闻时就曾面临这个问题。此前，FT的搜索功能因不同团队和产品而有所不同，如今，该功能已统一整合到MongoDB平台。依托Voyage AI提供支持的Atlas自动嵌入功能，FT在降低检索成本的同时，提升了AI语义搜索的准确度。

《金融时报》内容与大数据平台首席工程师Elitsa Pavlova表示：“我们的工作是让读者无论通过何种渠道，都能轻松便捷地获取《金融时报》的新闻报道。依托Atlas的自动嵌入功能与Voyage AI模型，我们在日均超10万次的检索中有效提升了检索准确度，同时控制了成本。有了对不同模型进行测试比较的能力，我们就能随着业务的推进，持续平衡检索质量与成本。此外，随着基础设施运维负担的减轻，团队能将更多精力投入到提高用户的订阅体验上来。”

法律AI平台Eve也曾面临同样的技术与成本问题。该平台现已采用Atlas嵌入与重排API，在案件的各个处理过程均能找到最相关的资料。

Eve高级AI工程师Urvesh Patel表示：“在法律AI领域，检索质量至关重要——必须在正确的时间调取到有效的证据。MongoDB 的Atlas嵌入与重排API，为我们提供了一个有效解决方案，既能直接在RAG层面提升相关性，又能简化搭建与升级体验所需的基础设施。”

MongoDB即内存与上下文层，是构建智能体的基础

在MongoDB中，高精度检索与实时运营数据使用的是同一平台，无需独立系统运行，从而降低了成本和同步开销。智能体可从实时数据中检索上下文，包括数秒前刚刚写入的记录，因此检索结果反映的是当前的业务状态，而非过时副本。

四项全新功能确保团队在生产环境中的检索准确度，同时降低复杂性与成本：

·为智能体提供实时、准确的上下文：AI应用与智能体只有依托准确、可靠、最新的上下文才能做出准确决策。由Voyage AI提供支持的MongoDB Atlas自动嵌入功能能够始终保持上下文的最新状态。用户只需为搜索索引选择一个Voyage AI嵌入模型，Atlas就会在新文档写入时自动进行嵌入，并在现有文档发生变更时自动进行重新嵌入，无需运行或调度任何额外任务。

·单一端点，获取基准测试领先的嵌入能力：各类应用(甚至是部署在MongoDB之外的应用)都可以借助Atlas嵌入与重排API，通过Atlas直接调用MongoDB最顶级的嵌入与重排模型。

·以低成本实现更精准的代码检索：通用嵌入模型并非为代码库而设计，因此检索精度不高。voyage-code-4是专为编码智能体调优而设计的检索模型，与之前的模型相比，信息与代码的匹配精度更高，而成本更低。

·针对流式数据的检索能力：处理实时事件的智能体所依托的上下文质量不应低于从静态数据获取的上下文。Atlas流处理中的向量搜索对动态数据也能实现同等水平的检索精度。

MongoDB首席技术官Jim Scharf表示：“太多企业在生产环境中运行AI时，其运营数据库、向量库、搜索引擎，以及嵌入与重排模型均来自不同厂商，这些组件只是简单的拼凑，而非专为AI而生。这正是滋生过时数据和错误的原因，导致团队往往忙于‘看护’，而非‘构建’。而智能体对系统提出了更高的要求。它们需要持续检索实时上下文，无法等待隔夜的批处理任务。MongoDB从诞生之初就是作为运营平台而构建，所以检索和记忆是基于同样的实时数据，完全不需要同步，智能体可根据当前动态做出即时响应。”

以上新功能现已发布，可在MongoDB官网上申请免费体验。

MongoDB在Build Fest大会上还公布了多项全新集成方案，可将MongoDB接入开发者日常使用的AI工具，包括Claude、Claude Code、ChatGPT、Codex、Grok Build和Devin等；同时还推出了MongoDB Atlas托管式MCP服务器。

关于MongoDB

MongoDB总部位于美国纽约，致力于通过软件与数据赋能创新者，推动新行业的开创或现有行业的变革与颠覆。MongoDB的统一数据平台旨在推动下一代应用的构建，是全球市场上最广泛可用的分布式数据库之一。通过集成的操作数据、搜索、实时分析和AI驱动检索等功能，MongoDB帮助世界各地的组织加快创新步伐、提高效率并简化复杂架构。在各行各业，数百万开发者和超过67,000家客户，其中包括约75%的财富100强企业，依赖MongoDB来支持其最重要的应用。