MongoDB se complace en anunciar la vista previa pública de las capacidades de búsqueda y búsqueda vectorial para su uso con MongoDB Community Edition y MongoDB Enterprise Server. Estas nuevas capacidades permiten a los desarrolladores crear prototipos, iterar y compilar aplicaciones sofisticadas impulsadas por IA directamente en entornos autogestionados con una sólida funcionalidad de búsqueda.
La versatilidad es una de las razones por las que los desarrolladores aman MongoDB. MongoDB puede ejecutarse en cualquier lugar.1 Esto incluye configuraciones locales donde muchos desarrolladores inician su viaje con MongoDB, hasta los centros de datos de empresas más grandes cuando es momento de escalar, y el servicio de cloud totalmente gestionado de MongoDB, MongoDB Atlas. Independientemente de dónde se lleve a cabo el desarrollo, MongoDB se integra sin esfuerzo con el flujo de trabajo de cualquier desarrollador.
MongoDB Community Edition es la versión gratuita y con código fuente disponible de MongoDB que millones de desarrolladores utilizan para aprender, probar y mejorar sus habilidades. MongoDB Enterprise Server es la versión comercial de la base de datos principal de MongoDB. Ofrece características adicionales de nivel empresarial para empresas que prefieren autogestionar sus implementaciones on-premises o en entornos de nube pública, privada o híbrida.
Con las capacidades de búsqueda nativa y búsqueda vectorial ahora disponibles para su uso con Community Edition y Enterprise Server, MongoDB tiene como objetivo ofrecer una experiencia más sencilla y coherente para crear excelentes aplicaciones dondequiera que se implementen.
Similar a las ofertas en MongoDB Atlas, MongoDB Community Edition y MongoDB Enterprise Server ahora tienen soporte para dos capacidades de búsqueda distintas pero complementarias:
No existen limitaciones funcionales en las etapas centrales de agregación de búsqueda en esta vista previa pública. Por lo tanto, $search, $searchMeta y $vectorSearch son compatibles con la misma funcionalidad que lo disponible en Atlas, excluyendo las características en estado de vista previa. Para obtener más información, consulte las páginas de documentación de búsqueda y búsqueda vectorial.
Históricamente, integrar características de búsqueda avanzada en aplicaciones autogestionadas a menudo requería añadir motores de búsqueda externos o bases de datos vectoriales a MongoDB. Este enfoque generó fricción en cada etapa para los desarrolladores y las organizaciones, lo que condujo a:
Con la búsqueda y la búsqueda vectorial ahora integradas en MongoDB Community Edition y MongoDB Enterprise Server, estas compensaciones desaparecen. Los desarrolladores ahora pueden crear potentes capacidades de búsqueda utilizando la conocida estructura del query de MongoDB, removiendo la carga de la sincronización y la necesidad de gestionar múltiples sistemas de un solo propósito. Esta versión simplifica la arquitectura de datos, reduce los gastos en general operativos y acelera el desarrollo de aplicaciones.
Con estas capacidades, los desarrolladores pueden aprovechar sofisticadas capacidades listas para usar para compilar una variedad de potentes aplicaciones. Los posibles casos de uso incluyen:
MongoDB ofrece integraciones nativas con frameworks como LangChain, LangGraph y LlamaIndex. Esto agiliza los flujos de trabajo, acelera el desarrollo e integra características RAG o de agentes directamente en las aplicaciones. Para aprender más sobre otros marcos de IA compatibles con MongoDB, consulte esta documentación.
Los Emparejar y defensores de MongoDB ya están experimentando los beneficios de utilizar la búsqueda y la búsqueda vectorial en un rango más amplio de entornos:
“Estamos encantados de que ahora se pueda acceder a la búsqueda de MongoDB y a la búsqueda vectorial en la ya popular MongoDB Community Edition. Ahora nuestros clientes pueden aprovechar MongoDB y LangChain en cualquier modo de implementación y en su entorno preferido para compilar aplicaciones de LLM de vanguardia”. —Harrison Chase, CEO de LangChain.
“MongoDB ha ayudado a Clarifresh a compilar un software increíble, y siempre me ha impresionado su base sólida como una roca Con las capacidades de búsqueda y búsqueda vectorial ahora disponibles en MongoDB Community Edition, obtenemos la confianza del código fuente accesible, la flexibilidad para implementar en cualquier lugar y la promesa de una extensibilidad impulsada por la comunidad. "Es un hito emocionante que reafirma el compromiso de MongoDB con los desarrolladores”. —Luke Thompson, MongoDB Champion, Clarifresh.
“Estamos entusiasmados con la siguiente iteración de experiencias de búsqueda en MongoDB Community Edition. "Nuestros clientes desean la máxima flexibilidad para poder Ejecutar sus aplicaciónes de búsqueda y habilitadas para IA generativa, y llevar esta funcionalidad a la Community desbloquea una forma completamente nueva de compilar y probar en cualquier lugar.”—Jerry Liu, CEO de LlamaIndex.
Participar en la vista previa privada de búsqueda de texto completo y búsqueda vectorial para la MongoDB Community ha sido una oportunidad emocionante. Tener $search, $searchMeta y $vectorSearch directamente en Community Edition ofrece las mismas potentes capacidades que utilizamos en Atlas, sin necesidad de sistemas ni integraciones adicionales. "Incluso en la vista previa inicial, ya está optimizando los flujos de trabajo y produciendo resultados más rápidos y relevantes”. —Michael Höller, MongoDB Champion, akazia consultoría.
La vista previa pública está disponible de forma gratuita y está destinada únicamente a fines de prueba, evaluación y comentarios.
Búsqueda y búsqueda vectorial con MongoDB Community Edition. Las nuevas capacidades son compatibles con MongoDB versión 8.2+ y operan en un binario separado, mongot, que tiene interacción con el binario estándar de la base de datos mongodb.
Para empezar, asegúrese de que:
Búsqueda y Vector Search para usar con MongoDB Enterprise Server. Las nuevas capacidades se implementan como Nodos de búsqueda autogestionados en el entorno de Kubernetes de un cliente. Esto se conectará sin problemas a cualquier clúster de MongoDB Enterprise Server, que resida dentro o fuera del propio Kubernetes.
Para empezar, asegúrese de que:
También está disponible la documentación completa para configurar MongoDB Community Edition y MongoDB Enterprise Server.
Durante la vista previa pública, MongoDB actualizará características adicionales y características del plan de desarrollo basadas en los comentarios de los clientes. Después de la vista previa pública, se anticipa que estas capacidades de búsqueda y búsqueda vectorial estarán generalmente disponibles para su uso con implementaciones on-premises. Para Community Edition, estas capacidades estarán disponibles sin costo adicional como parte de la Server Side Public License (SSPL).
Para MongoDB Enterprise Server, estas capacidades se incluirán en una nueva oferta de suscripción de pago que se lanzará en el futuro. Los detalles de precios y empaquetado de la suscripción estarán disponibles más cerca del lanzamiento. Para los desarrolladores que buscan una experiencia totalmente gestionada en la nube, MongoDB Atlas ofrece una versión lista para producción de estas capacidades hoy.
¡ A MongoDB le encantaría recibir retroalimentación; also: comentarios! Sugiera nuevas características o vote sobre ideas existentes en feedback.mongodb.com. La entrada es crucial para moldear el futuro de este producto. Los usuarios pueden ponerse en contacto con su equipo de cuentas de MongoDB para proporcionar comentarios más completos.
1 MongoDB se puede implementar como un servicio multi-nube totalmente gestionado en todos los principales proveedores de nube pública, en nubes privadas, localmente, on-premises y en entornos híbridos.
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