MongoDB ha annunciato oggi, in occasione della conferenza per sviluppatori MongoDB.local NYC, l’integrazione delle funzionalità di ricerca full-text e Vector Search in MongoDB Community Edition e MongoDB Enterprise Server. Precedentemente disponibili esclusivamente sulla piattaforma cloud fully managed MongoDB Atlas, queste funzionalità sono ora accessibili in anteprima agli sviluppatori e alle organizzazioni di ogni dimensione che utilizzano le soluzioni locali, on-premise e self-managed di MongoDB, il tutto con quello che l’azienda definisce il database moderno più diffuso al mondo. A partire da oggi, le nuove funzionalità sono disponibili in anteprima pubblica per attività di sviluppo e test.
“Secondo un sondaggio IDC del 2025, oltre il 74% delle organizzazioni prevede di utilizzare database vettoriali integrati per archiviare ed eseguire query di embedding vettoriali all’interno dei propri flussi di lavoro di AI agentica”, ha dichiarato Devin Pratt, Research Director di IDC (Fonte: IDC IT Quick Poll – Agentic AI and Data Q2 Survey 2025, N=102). “In un’epoca tecnologica in rapidissima evoluzione, guidata da LLM e applicazioni di AI, gli sviluppatori non possono permettersi di essere rallentati da sistemi frammentati. Integrare la ricerca full-text e Vector Search direttamente nel database elimina una complessità da gestire e consente loro di concentrarsi sulla creazione di applicazioni intelligenti“.
Oggi – sottolinea MongoDB – i clienti si aspettano applicazioni moderne ad alte prestazioni, personalizzate e real-time. Per rispondere a queste esigenze, sia gli sviluppatori che le aziende necessitano di strumenti completi di ricerca e recupero basati su AI, integrati nel database in cui sono risiedono i dati. Queste funzionalità native, pronte all’uso e potenziate dall’AI, includono ricerca full-text, recupero semantico e la ricerca ibrida, per garantire esperienze utente RAG (retrieval-augmented generation) e di AI agentica molto precise, intelligenti e context-aware.
“Noi di MongoDB crediamo nell’importanza di fornire agli sviluppatori di tutto il mondo gli strumenti di cui hanno bisogno per creare le applicazioni di nuova generazione”, ha affermato Ben Cefalo, Senior Vice President, Head of Core Products di MongoDB. “Ampliando le nostre funzionalità di Search e Vector Search, offriamo agli sviluppatori una flessibilità senza precedenti, permettendo loro di lavorare nell’ambiente che preferiscono, con una garanzia fondamentale: le stesse funzionalità di database e query che apprezzano in MongoDB Atlas sono disponibili gratuitamente anche nella Community Edition. E quando sono pronti a introdurre le loro applicazioni al mercato, possono migrare facilmente alla nostra piattaforma completamente gestita MongoDB Atlas, per ottenere scalabilità seamless, flessibilità multi-cloud e sicurezza di livello enterprise”.
In passato, integrare funzionalità di ricerca negli ambienti MongoDB self-managed richiedeva l’aggiunta di motori di ricerca esterni o database vettoriali. La gestione di uno stack di ricerca frammentato aumentava la complessità e i rischi, creando un sovraccarico operativo che poteva portare a pipeline ETL (Extract, Transform, Load) fragili, errori di sincronizzazione e costi più elevati. In altre parole, per aggiungere semplici funzionalità di ricerca gli sviluppatori erano costretti a utilizzare e gestire più sistemi di fornitori diversi, il che si rivelava complicato, rischioso e costoso.
Oggi, con le funzionalità di ricerca e recupero integrate direttamente in MongoDB Community Edition e MongoDB Enterprise Server, sviluppatori e organizzazioni possono:
- Testare e creare applicazioni AI localmente: la ricerca vettoriale consente il recupero semantico delle informazioni in base al significato codificato negli embedding vettoriali. Questo permette agli utenti di gestire e creare applicazioni AI dinamiche basate su dati non strutturati come documenti di testo, immagini, video, file audio, messaggi di chat e molto altro, il tutto all’interno dei propri ambienti locali o on-premise.
- Aumentare la precisione con la ricerca ibrida: combinare la ricerca basata su parole chiave e quella vettoriale per restituire risultati unificati da una singola query, con un livello superiore di precisione. Fondamentale per soluzioni agentiche affidabili e applicazioni AI, gli sviluppatori possono facilmente sfruttare facilmente questa potente funzionalità attraverso il framework di query già familiare di MongoDB.
- Potenziare gli agenti AI con la memoria a lungo termine: consentire ai dati in MongoDB di fungere da archivio di memoria a lungo termine per gli agenti AI, abilitando applicazioni precise, context-aware e pronte per scenari reali. Con la Community Edition, gli sviluppatori possono prototipare facilmente sistemi RAG. Le organizzazioni che utilizzano Enterprise Server possono invece radicare in modo sicuro gli agenti AI nei dati proprietari, all’interno della propria infrastruttura.
MongoDB è un database di documenti unificato che mette a disposizione degli sviluppatori tutti gli strumenti necessari per creare applicazioni moderne, in grado di gestire qualsiasi caso d’uso, tutto in un unico ambiente. Oggi, MongoDB rafforza questo impegno con l’integrazione di potenti funzionalità di ricerca e recupero che aiuteranno gli sviluppatori a creare applicazioni AI intelligenti per fornire un contesto rilevante ai sistemi agentici nell’ambiente di loro scelta.
Diversi partner di MongoDB, tra cui LangChain, fornitore di framework per lo sviluppo di applicazioni basate su LLM, e LLamaIndex, framework open source per applicazioni LLM, hanno collaborato a stretto contatto con MongoDB per testare le funzionalità di Search e Vector Search nella Community Edition.
“Siamo entusiasti che la ricerca e la ricerca vettoriale di MongoDB siano ora accessibili nella già diffusa MongoDB Community Edition”, ha dichiarato Harrison Chase, CEO di LangChain. “I nostri clienti possono ora sfruttare MongoDB e LangChain in qualsiasi modalità di deployment e nel loro ambiente preferito, per sviluppare applicazioni LLM all’avanguardia”.
“Siamo molto soddisfatti della nuova interazione delle esperienze di ricerca nella MongoDB Community Edition. I nostri clienti richiedono la massima flessibilità per poter eseguire le loro applicazioni di ricerca e di GenAI, e l’arrivo di questa funzionalità nella Community apre una strada completamente nuova per creare e testare ovunque“, ha affermato Jerry Liu, CEO di LlamaIndex.
MongoDB Search e MongoDB Vector Search sono disponibili da oggi in public preview su MongoDB Community Edition e Enterprise Server. Per ulteriori informazioni, è possibile visitare il blog di MongoDB.
Ieri l’azienda ha annunciato il lancio di MongoDB Application Modernization Platform (AMP), la nuova piattaforma di modernizzazione delle applicazioni potenziata dall’intelligenza artificiale.
