MongoDB ha annunciato in occasione di AWS re:Invent 2023 il progetto di integrazione di MongoDB Atlas Vector Search con Amazon Bedrock per consentire alle organizzazioni di creare applicazioni di nuova generazione su AWS. MongoDB Atlas Vector Search utilizza i dati operativi di un’azienda per semplificare l’introduzione di funzionalità di IA generativa e di ricerca semantica nelle applicazioni per esperienze altamente coinvolgenti e personalizzate per gli utenti finali. Questa integrazione renderà più facile per gli sviluppatori creare applicazioni su AWS che utilizzano l’IA generativa per completare incarichi complessi per un’ampia gamma di casi d’uso e fornire risposte aggiornate basate su dati proprietari elaborati da MongoDB Atlas Vector Search.
“Clienti di tutte le dimensioni, dalle startup alle multinazionali, ci dicono che vorrebbero sfruttare l’IA generativa per creare applicazioni di nuova generazione e rendere le loro attività preparate al futuro. Tuttavia, molti di loro si preoccupano di come garantire l’accuratezza degli output dei sistemi potenziati dall’IA, proteggendo allo stesso tempo i loro dati proprietari”, ha dichiarato Sahir Azam, Chief Product Officer di MongoDB. “Con l’integrazione di MongoDB Atlas Vector Search con Amazon Bedrock, rendiamo più facile per i nostri clienti comuni con AWS utilizzare una varietà di modelli di base hostati nei loro spazi AWS per creare applicazioni con IA generativa che possono utilizzare in modo sicuro i dati di loro proprietà per migliorare l’accuratezza e fornire esperienze migliori agli utenti finali”.
Amazon Bedrock è un servizio completamente gestito di AWS che offre una scelta di foundation model ad alte prestazioni tramite un’unica API, insieme a un’ampia gamma di funzionalità necessarie per creare applicazioni di IA generativa, mantenendo la privacy e la sicurezza. Questa nuova integrazione con Amazon Bedrock permette alle aziende di distribuire rapidamente e facilmente applicazioni di IA generativa su AWS che possono funzionare con i dati elaborati da MongoDB Atlas Vector Search e fornire risposte più precise e appropriate. A differenza delle soluzioni add-on che memorizzano solo dati vettoriali, MongoDB Atlas Vector Search amplia la potenza delle applicazioni di IA generativa funzionando come database vettoriale altamente performante e scalabile, con l’ulteriore vantaggio di essere integrato con un database operativo distribuito a livello globale in grado di memorizzare ed elaborare tutti i dati di un’azienda.
Grazie all’integrazione con Amazon Bedrock, le aziende possono personalizzare privatamente i foundation model di AI21 Labs, Amazon, Anthropic, Cohere, Meta e Stability AI con i propri dati, convertire i dati in embedding vettoriali ed elaborare questi embedding utilizzando MongoDB Atlas Vector Search.
Sfruttando Agents for Amazon Bedrock per la Retrieval Augmented Generation si possono poi creare applicazioni che rispondono alle richieste degli utenti in modo appropriato e contestualizzato, senza scrivere alcun codice manualmente.
Ad esempio, un’azienda retail di abbigliamento può sviluppare più facilmente un’applicazione di IA generativa per aiutare i dipendenti ad automatizzare certe attività, come l’elaborazione delle richieste di inventario in tempo reale, oppure per aiutare i clienti a personalizzare resi e cambi suggerendo stili simili di merce in stock.
Grazie alle funzionalità completamente gestite, questa nuova integrazione consentirà ai clienti comuni di AWS e MongoDB di utilizzare in modo sicuro l’IA generativa con i loro dati proprietari in tutta l’organizzazione e di realizzare più rapidamente il valore aziendale, con meno costi operativi.
“In questa prossima fase di adozione diffusa dell’IA, le organizzazioni vogliono rafforzare le proprie data strategy per sviluppare soluzioni di IA generativa differenziate e competitive”, ha dichiarato Vasi Philomin, Vice President of Generative AI di AWS. “L’integrazione di MongoDB Atlas Vector Search con Amazon Bedrock aiuterà i clienti ad allineare strettamente le loro strategie dei dati per creare e scalare innovazioni di IA generativa. Con un rapporto che dura da oltre un decennio, non vediamo l’ora di continuare il nostro slancio con MongoDB e di consentire ai nostri clienti comuni di sfruttare al meglio l’IA generativa”.
Tra i primi clienti a commentare la nuova possibilità di integrazione di MongoDB Atlas Vector Search con Amazon Bedrock, Scalestack AI, una piattaforma all-in-one per la valorizzazione, la prioritizzazione e l’attivazione dei dati che consente ai team del go-to-market di mappare facilmente i dati esistenti sul profilo del cliente ideale e di potenziare il meccanismo di vendite e di guadagno. “La missione di Scalestack è aiutare le aziende a sbloccare la produttività delle vendite, e il nostro rapporto con MongoDB è stato parte fondamentale per tale missione”, ha dichiarato Elio Narciso, co-fondatore e CEO di Scalestack. “MongoDB Atlas Vector Search viene utilizzato per memorizzare i dati che servono al nostro chatbot RAG, fornendo una memoria a lungo termine ai large language model che adoperiamo. Siamo davvero entusiasti dell’integrazione di MongoDB Atlas Vector Search con Amazon Bedrock: questo sistema completamente gestito permetterà ai nostri sviluppatori di concentrarsi sull’innovazione a favore dei clienti. Non vediamo l’ora di lavorare sia con MongoDB che con AWS per promuovere lo sviluppo della piattaforma RevOps potenziata da Scalestack AI”.
L’integrazione di MongoDB Atlas Vector Search con Amazon Bedrock sarà disponibile su AWS nei prossimi mesi.
