Pesquisa vetorial e nós de pesquisa dedicados: agora em disponibilidade geral

Hoje temos o prazer de dar o próximo passo para agregar ainda mais valor à plataforma Atlas com a versão em disponibilidade geral (GA) do Atlas Vector Search e dos nós de pesquisa.

Desde o anúncio do Atlas Vector Search e da infraestrutura dedicada com os Search Nodes em prévia pública, observamos interesse e demanda contínuas por cargas de trabalho adicionais usando nós de pesquisa otimizados para vetores. Esse novo nível de escalabilidade e desempenho garante o isolamento da carga de trabalho e a capacidade de otimizar melhor os recursos para casos de uso de pesquisa vetorial.

O Atlas Vector Search permite que os desenvolvedores criem aplicativos inteligentes com base em semantic search e IA generativa em qualquer tipo de dado.O Atlas Vector Search soluciona o desafio de fornecer resultados relevantes mesmo quando os usuários não sabem o que procuram e usa modelos de machine learning para encontrar resultados semelhantes para quase todos os tipos de dados.Em apenas cinco meses após ser anunciado em visualização pública, o Atlas Vector Search já recebeu o mais alto escore de promotor líquido do desenvolvedor (NPS) – uma medida da probabilidade de alguém recomendar uma solução para outra pessoa – e é o segundo banco de dados vetorial mais amplamente usado, de acordo com o relatório State of AI da Retool.

Existem dois casos de uso importantes para o Atlas Vector Search para desenvolver aplicativos de última geração:

1. Semantic search: pesquisar e encontrar resultados relevantes a partir de dados não estruturados, com base na similaridade semântica.

2. Recuperação de geração aumentada (RAG): aprimore os incríveis recursos de raciocínio de LLMs com feeds próprios e em tempo real para criar aplicativos GenAI personalizados de acordo com as demandas da sua empresa.

O Atlas Vector Search desbloqueia todo o potencial de seus dados, sejam eles estruturados ou não, aproveitando o aumento da popularidade e do uso de IA e LLMs para solucionar desafios críticos de negócios.Isso é possível porque o Vector Search faz parte da plataforma de dados para desenvolvedores MongoDB Atlas, que tem como base nosso modelo flexível de dados de documentos e uma API unificada para proporcionar uma experiência consistente.Para garantir que você extraia o máximo de valor possível do Atlas Vector Search, cultivamos um ecossistema robusto de integrações de IA, permitindo que os desenvolvedores trabalhem com os LLMs ou as estruturas de sua preferência.

Para saber mais sobre o Atlas Vector Search, assista ao nosso breve vídeo ou vá direto para o tutorial.

O Atlas Vector Search também usa nossa nova arquitetura dedicada de nós de pesquisa para viabilizar uma melhor otimização conforme o nível certo de recursos para necessidades específicas de carga de trabalho.Os nós de pesquisa fornecem infraestrutura dedicada para cargas de trabalho do Atlas Search e Vector Search, permitindo otimizar os recursos de computação e dimensionar por completo as necessidades de pesquisa independentemente do banco de dados.Os nós de pesquisa fornecem melhor desempenho em escala, com isolamento de carga de trabalho, maior disponibilidade e melhor otimização do uso dos recursos.Em alguns casos, constatamos um tempo de consulta 60% mais rápido nas cargas de trabalho de alguns usuários devido à consulta simultânea nos nós de pesquisa.

Além dos nós de pesquisa com processamento intensivo que fornecemos na prévia pública, esta versão em GA inclui uma opção com baixo uso de CPU e otimização para memória, ideal para pesquisa vetorial em produção. Em outras palavras, a contenção de recursos e a possibilidade de uma interrupção de serviço (devido ao uso da mesma infraestrutura para o banco de dados e para a pesquisa) são coisa do passado.

"Vemos isso como a próxima evolução da nossa arquitetura do Atlas Search e do Vector Search, aumentando o valor fornecido pela plataforma de dados do desenvolvedor MongoDB. No momento, os nós de pesquisa estão disponíveis em clusters de região única da AWS (em breve no Google Cloud e no Azure), e os clientes podem continuar usando a infraestrutura compartilhada para Google Cloud e Microsoft Azure."

Leia o anúncio no blog para ver as etapas de ativação dos nós de pesquisa ou vá direto para o tutorial.