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MongoDB收购Voyage AI以增强AI应用能力
MongoDB公司近日宣布，已收购专注于生成嵌入式人工智能模型的新兴企业Voyage AI。此次交易的具体条款未公开。Voyage AI此前已从Snowflake、Databricks等投资者处筹集了2800万美元资金。
MongoDB是一家纳斯达克上市公司，提供了一款广受欢迎的同名文档数据库。与传统关系型数据库要求所有记录遵循相同格式不同，MongoDB的文档模型没有此类限制，从而简化了应用开发流程。
MongoDB提供多个版本的数据库，其中包括一个名为MongoDB Atlas的托管云版本。该版本免去了客户管理数据库运行所需基础设施的需求，并简化了其他维护工作，特别是补丁更新和查询优化以降低硬件使用率。
MongoDB Atlas为多种应用场景提供支持，包括为AI应用提供动力。MongoDB收购Voyage AI旨在加强这些能力。
AI模型在处理业务文件时，并非直接处理原始格式，而是先将其转换为嵌入式结构。这些嵌入式结构是数学结构，能够存储文件的关键信息，并描述该文件与数据库中其他记录的关系。嵌入式结构通常通过AI模型生成。
Voyage AI已开发了多款用于生成嵌入式的AI模型，其中包括上个月推出的旗舰算法voyage-3-large。在嵌入式质量方面，该算法声称比OpenAI和Cohere Inc.的竞品分别高出9.7%和20.7%。
被收购的公司还提供多个垂直领域的特定模型，这些模型经过优化，能够从代码文件、法律文件和财务数据等生成嵌入式结构。
Voyage AI还提供了所谓的重排器模型，这些模型可以重新组织搜索结果，以显示最相关的项目。当AI应用检索一系列数据点以回答提示时，会使用重排器来识别最相关的数据点。
MongoDB计划在今年晚些时候将Voyage AI的模型整合到MongoDB Atlas中。整合后，开发人员将能够快速将记录转换为嵌入式结构并将其保存在数据库中。基于Atlas构建的AI应用将能够使用Voyage AI的重排器找到与给定任务最相关的数据。
MongoDB认为此次整合将简化应用开发工作流程。通常，软件团队将AI工作负载的标准数据和嵌入式结构保存在两个单独的数据库中。Voyage AI的技术将使在Atlas中存储这两种数据类型变得更加实用，从而简化编码工作流程。
MongoDB还计划在将Voyage AI的模型整合到Atlas后，对其功能进行升级。公司将支持图像和视频等多模态数据，并计划为法律和金融等行业引入更多特定功能。
