Vector Search和专用Search Nodes:现已正式发布

MongoDBAtlas发布了AtlasVectorSearch和SearchNodes的正式版本,增强了平台的向量搜索能力和AI驱动的智能应用构建。新特性包括语义搜索、RAG和资源优化的SearchNodes,以及内存优化选项,旨在提升性能和用户体验。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

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我们非常高兴地推出了 Atlas Vector Search 和 Search Nodes 的正式发布版本 (GA),为 Atlas 平台增添了更多价值。

自从在公开预览版中发布 Atlas Vector Search 和带有 Search Nodes 的专用基础架构以来,我们注意到,对于使用向量优化搜索节点,执行更多工作负载,客户热情高涨,需求旺盛。这一新的可扩展性和性能水平确保了工作负载隔离性,并能更好地优化矢量搜索用例的资源。

利用Atlas Vector Search ,开发者对任何数据类型均可以构建由语义搜索和生成式 AI 驱动的智能应用程序。即便用户不知道自己要查找内容的确切名称,Atlas Vector Search 也能提供相关结果,它可以使用机器学习模型为几乎任何类型的数据找到相似的结果,成功地解决了上述难题。

根据 Retool 的《人工智能现状》报告,Atlas Vector Search在推出公开预览版后的短短五个月内,已经获得了最高的开发者净推荐分数 (NPS),并成为使用第二广泛的矢量数据库。

Atlas Vector Search 有两个关键用例来构建下一代应用程序:

1.语义搜索:基于语义相似度从非结构化数据中搜索并找到相关结果。

2.检索增强生成

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