Vector Search y Dedicated Search Nodes: ahora en Disponibilidad general

Nos entusiasma dar el siguiente paso y agregar aún más valor a la plataforma Atlas con la versión de disponibilidad general (GA) de Atlas Vector Search y de Search Nodes.

Desde que anunciamos Atlas Vector Search y la infraestructura dedicada con Search Nodes en su presentación preliminar pública, vimos una demanda continua de incorporar cargas de trabajo adicionales que utilicen nodos de búsqueda optimizados para vectores. Este nuevo nivel de escalabilidad y rendimiento garantiza el aislamiento de las cargas de trabajo y la capacidad de optimizar mejor los recursos para casos de uso de búsqueda de vectores.

Atlas Vector Search les permite a los desarrolladores crear aplicaciones inteligentes basadas en la búsqueda semántica y la IA generativa sobre cualquier tipo de datos. Atlas Vector Search resuelve el desafío de proporcionar resultados relevantes incluso cuando los usuarios no saben lo que están buscando y utiliza modelos de aprendizaje automático para encontrar resultados similares para casi cualquier tipo de datos. A solo cinco meses de su presentación preliminar, Atlas Vector Search ya recibió el puntaje más alto de Net Promoter Score (NPS) para desarrolladores, que es una medida de la probabilidad de que alguien recomiende la solución a otra persona y, además, se consagró como la segunda base de datos vectorial más utilizada, según el informe de Retool sobre la situación de la IA.

Existen dos casos de uso de Atlas Vector Search claves para crear aplicaciones de nueva generación:

1. Búsqueda semántica: buscar y encontrar resultados relevantes a partir de datos no estructurados, basados en similitud semántica

2. Generación aumentada de recuperación (RAG): aumente las increíbles capacidades de razonamiento de los LLM con fuentes de sus propios datos en tiempo real para crear aplicaciones GenAI adaptadas exclusivamente a las demandas de su empresa.

Atlas Vector Search libera todo el potencial de sus datos, independientemente de si están estructurados o no, aprovechando el aumento de popularidad y uso de la IA y los LLM para resolver los desafíos críticos que le presenta su empresa. Esto es posible debido a que Vector Search forma parte de la plataforma de datos para desarrolladores de MongoDB Atlas, que comienza con nuestro modelo de datos de documento flexible y una API unificada que proporciona una experiencia coherente. Para garantizar que desbloquee el mayor valor posible de Atlas Vector Search, cultivamos un sólido ecosistema de integraciones de IA, lo que les permite a los desarrolladores construir con sus LLM o marcos favoritos.

Para obtener más información sobre Atlas Vector Search, vea nuestro breve vIdeo o pase directamente al tutorial.

Atlas Vector Search también aprovecha nuestra nueva arquitectura dedicada de Search Nodes, que permite una mejor optimización del nivel adecuado de recursos para necesidades específicas de carga de trabajo. Search Nodes proporciona una infraestructura dedicada para las cargas de trabajo de Atlas Search y Vector Search, lo que le permite optimizar los recursos informáticos y escalar por completo las necesidades de búsqueda independientemente de la base de datos. Los nodos de búsqueda proporcionan un mejor rendimiento a escala, y por ende un aislamiento de la carga de trabajo, mayor disponibilidad y la capacidad de optimizar mejor el uso de los recursos. En algunos casos, vimos un tiempo de consulta 60% más rápido para las cargas de trabajo de algunos usuarios, ya que se aprovecha la consulta simultánea en Search Nodes.

Además de los nodos de búsqueda de gran capacidad de cálculo que ofrecíamos en la presentación preliminar pública, esta versión de GA incluye una opción optimizada para memoria y baja CPU que resulta óptima para la búsqueda vectorial en producción. Esto hace que pueda olvidarse de la contención de recursos o de la posibilidad de una interrupción del servicio (que resulte de que su base de datos y la búsqueda compartan la misma infraestructura).

"Vemos esto como la próxima evolución de nuestra arquitectura tanto para Atlas Search como para Vector Search, lo que aumenta el valor que proporciona la plataforma de datos para desarrolladores de MongoDB. En este momento, los nodos de búsqueda están disponibles en clusters de una sola región de AWS (con Google Cloud y Azure en un futuro), ya que los clientes pueden seguir utilizando la infraestructura compartida para Google Cloud y Microsoft Azure."

Lea nuestra publicación inicial del blog de anuncios para ver los pasos a seguir para activar Search Nodes hoy, o pase directamente al tutorial.