MongoDB, Inc. a annoncé lors du salon AWS re:Invent 2023 son intention d'intégrer MongoDB Atlas Vector Search à Amazon Bedrock pour permettre aux organisations de créer des applications de nouvelle génération sur Amazon Web Services (AWS) et leur infrastructure en nuage. MongoDB Atlas Vector Search utilise les données opérationnelles d'une organisation pour simplifier l'intégration de l'IA générative et des capacités de recherche thématique dans les applications afin d'offrir à l'utilisateur final des expériences personnalisées et très attrayantes. Cette intégration permettra aux développeurs de créer plus facilement des applications sur AWS qui utilisent l'IA générative pour effectuer des tâches complexes pour un large éventail de cas d'utilisation et fournir des réponses actualisées basées sur des données propriétaires traitées par MongoDB Atlas Vector Search.

Amazon Bedrock est un service entièrement géré par AWS qui offre un choix de modèles de fondation (FM) très performants via une API unique, ainsi qu'un large éventail de capacités permettant de créer des applications d'IA générative dans le respect de la sécurité et de la confidentialité. Cette nouvelle intégration avec Amazon Bedrock permet aux organisations de déployer rapidement et facilement des applications d'IA générative sur AWS qui peuvent agir sur les données traitées par les produits de base de données et fournir des réponses plus précises et plus pertinentes. Contrairement aux solutions complémentaires qui ne stockent que des données vectorielles, MongoDB Atlas Vector Search alimente les applications d'IA générative en fonctionnant comme une base de données vectorielle hautement performante et évolutive, avec les avantages supplémentaires d'être intégrée à une base de données opérationnelle distribuée à l'échelle mondiale, capable de stocker et de traiter toutes les données d'une organisation.

Grâce à l'intégration avec Amazon Bedrock, les clients peuvent personnaliser en privé les FM (AI21 Labs, Amazon, Anthropic, Cohere, Meta et Stability AI) avec leurs données propriétaires, convertir les données en embeddings vectoriels et traiter ces embeddings à l'aide de MongoDB Atlas Vector Search. En s'appuyant sur les agents d'Amazon Bedrock pour la génération augmentée de recherche (RAG), les clients peuvent alors créer des applications qui répondent aux requêtes des utilisateurs avec des réponses pertinentes et contextualisées, sans avoir besoin de coder manuellement. Avec des capacités entièrement gérées, cette nouvelle intégration permettra aux clients communs d'AWS et de MongoDB d'utiliser en toute sécurité l'IA générative avec leurs données propriétaires dans toute leur étendue au sein d'une organisation et de réaliser une valeur commerciale plus rapidement - avec moins de frais généraux opérationnels.