Redéfinir la base de données pour l'IA : pourquoi MongoDB a acquis Voyage AI

Par Dev Ittycheria, PDG de MongoDB

Redéfinir la base de données pour l'IA : pourquoi MongoDB a acquis Voyage AI, par Dev Ittycheria, PDG de MongoDB

MongoDB, la principale base de données pour les applications modernes, a annoncé aujourd'hui l'acquisition de Voyage AI, un pionnier des modèles d'intégration et de reclassement de pointe qui alimentent les applications d'IA de la prochaine génération. L'intégration de la technologie de Voyage AI à MongoDB permettra aux organisations de créer facilement des applications fiables, alimentées par l'IA, en offrant une recherche d'informations très précise et pertinente, profondément intégrée aux données opérationnelles.

L'IA est en train de remodeler les industries, de redéfinir les expériences des clients et de transformer la façon dont les entreprises innovent, opèrent et sont compétitives. Bien que l'accent soit mis sur les modèles d'avant-garde, un défi fondamental réside dans les données - comment elles sont stockées, récupérées et rendues utiles pour les applications d'IA. La démocratisation des logiciels alimentés par l'IA dépend de l'utilisation des bonnes abstractions, mais aujourd'hui, la création d'applications d'IA utiles et en temps réel à grande échelle n'est pas réalisable pour la plupart des organisations.

Le défi n'est pas seulement la complexité, c'est aussi la confiance. Les modèles d'IA sont probabilistes, ce qui signifie que leurs résultats ne sont pas déterministes et prévisibles. Le problème de l'hallucination dans les chatbots est aujourd'hui évident et devient encore plus critique avec la montée en puissance des agents, où les systèmes d'IA prennent des décisions autonomes. Les équipes de développement doivent pouvoir contrôler, façonner et rectifier les résultats générés afin de les aligner sur leurs objectifs et d'en garantir l'exactitude.

La recherche et l'extraction assistées par l'IA sont des outils puissants qui permettent d'extraire des données contextuelles pertinentes à partir de sources spécifiques et d'augmenter les modèles d'IA afin de générer des réponses fiables et précises ou de prendre des mesures responsables et sûres, comme le montre l'approche RAG (retrieval augmented generation), très en vue. Au cœur de la recherche assistée par l'IA se trouvent la génération d'intégration et le reclassement, deux composants clés de l'IA qui capturent la signification sémantique des données et évaluent la pertinence des requêtes et des résultats. Nous pensons que la génération d'intégration et le reclassement, ainsi que la recherche alimentée par l'IA, ont leur place dans la couche de base de données, ce qui simplifie la pile et crée une base plus fiable pour les applications d'IA. En apportant plus d'intelligence dans la base de données, nous aidons les entreprises à limiter les hallucinations, à améliorer la fiabilité et à libérer tout le potentiel de l'IA à grande échelle.

Les applications les plus performantes nécessitent une base de données flexible, intelligente et évolutive. C'est pourquoi nous sommes ravis d'annoncer l'acquisition de Voyage AI, un leader dans l'intégration et le reclassement de modèles qui améliorent considérablement la précision grâce à la recherche et à l'extraction alimentées par l'IA. Il ne s'agit pas seulement d'ajouter des capacités d'IA, mais de redéfinir la base de données pour l'ère de l'IA.



Pourquoi c'est important : L'avenir de l'IA repose sur l'amélioration de la pertinence et de la précision des données

L'IA est probabiliste : elle n'est pas conçue comme un logiciel traditionnel avec des règles et une logique prédéfinies. Elle génère des réponses ou prend des mesures en fonction de l'entraînement du modèle d'IA et des données extraites. Toutefois, en raison de la nature probabiliste de la technologie, l'IA peut avoir des hallucinations. Les hallucinations sont la conséquence directe d'une récupération médiocre ou imprécise : lorsque l'IA n'a pas accès aux bonnes données, elle génère des informations plausibles mais incorrectes. Il s'agit d'un obstacle majeur à l'adoption de l'IA, en particulier dans les entreprises et pour les cas d'utilisation critiques où la précision n'est pas négociable.

Il est donc essentiel de récupérer les données les plus pertinentes pour que les applications d'IA fournissent des résultats de haute qualité et contextuellement exacts. Aujourd'hui, les développeurs s'appuient sur un ensemble de composants distincts pour créer des applications basées sur l'IA. Des choix sous-optimaux de ces composants, tels que l'intégration de modèles, peuvent conduire à une récupération de données peu pertinentes et à des résultats générés de faible qualité. Cette approche fragmentée est complexe, coûteuse, inefficace et encombrante pour les développeurs.

Avec Voyage AI, MongoDB résout ce problème en rendant la recherche et l'extraction de données alimentées par l'IA natives de la base de données. Au lieu de mettre en œuvre des solutions de contournement ou de gérer des systèmes distincts, les développeurs peuvent générer des embeddings de haute qualité à partir de données opérationnelles en temps réel, stocker des vecteurs, effectuer des recherches sémantiques et affiner les résultats, le tout au sein de MongoDB. Cela permet d'éliminer la complexité et d'obtenir une plus grande précision, une latence plus faible et une expérience simplifiée pour les développeurs.



Ce que Voyage AI apporte à MongoDB

Voyage AI a mis en place une équipe de recherche en IA de classe mondiale avec des racines à Stanford, MIT, UC Berkeley et Princeton et est rapidement devenu un leader dans la recherche d'IA de haute précision. Leur technologie est déjà reconnue par certaines des startups les plus avancées en matière d'IA, notamment Anthropic, LangChain, Harvey et Replit.

Notamment, les modèles d'intégration de Voyage AI sont les modèles "zero-shot" les mieux notés de la communauté Hugging Face. Les modèles de Voyage AI sont conçus pour améliorer la qualité des résultats générés en :

• Améliorant la recherche vectorielle par la création d'enchâssements qui capturent mieux le sens du texte, des images, des PDF et des données structurées.
• Améliorant la précision de la recherche grâce à des modèles de reclassement avancés qui affinent les résultats de la recherche pour les applications alimentées par l'IA.
• Permettant une IA spécifique à un domaine grâce à des modèles finement ajustés et optimisés pour différents secteurs tels que les services financiers, la santé et le droit, et des cas d'utilisation tels que la génération de code.

En intégrant les capacités de recherche de Voyage AI à MongoDB, nous aidons les organisations à créer plus facilement des applications d'IA avec une précision et une fiabilité accrues, sans complexité inutile.

Comment Voyage AI sera-t-il intégré à MongoDB ?

Nous intégrons Voyage AI à MongoDB en trois phases. Au cours de la première phase, les modèles d'intégration de texte, d'intégration multimodale et de reclassement de Voyage AI resteront largement disponibles via les API actuelles de Voyage AI et via les places de marché AWS et Azure, afin que les développeurs puissent continuer à utiliser leurs capacités d'intégration et de reclassement de premier ordre. Nous allons également investir dans l'évolutivité et la préparation à l'entreprise de la plateforme afin de soutenir l'adoption croissante des modèles de Voyage AI.

Ensuite, nous intégrerons de manière transparente les capacités de Voyage AI dans MongoDB Atlas, en commençant par un service d'intégration automatique pour Vector Search, qui gérera automatiquement la génération d'intégration. Le reranking natif suivra, permettant aux développeurs d'améliorer instantanément la précision de la recherche. Nous prévoyons également d'étendre les capacités d'IA spécifiques à un domaine afin de mieux prendre en charge différents secteurs (par exemple, les services financiers, juridiques, etc.) ou cas d'utilisation (par exemple, la génération de code).

Enfin, nous ferons progresser la recherche assistée par l'IA grâce à des capacités multimodales améliorées, permettant la recherche et le classement de textes, d'images et de vidéos de manière transparente. Nous prévoyons également d'introduire des modèles adaptés aux instructions, permettant aux développeurs d'affiner le comportement de recherche à l'aide de simples invites au lieu d'un réglage fin complexe. Cette évolution sera complétée par l'intégration de la gestion du cycle de vie dans MongoDB Atlas, ce qui garantira des mises à jour continues et une optimisation en temps réel des applications d'IA.

Ce que cela signifie pour les développeurs et les entreprises

Les applications alimentées par l'IA ont besoin de plus qu'une base de données qui se contente de stocker, de traiter et de conserver les données - elles ont besoin d'une base de données qui améliore activement la précision de la recherche, évolue de manière transparente et élimine les frictions opérationnelles. Avec Voyage AI, MongoDB redéfinit les exigences d'une base de données pour soutenir les applications critiques alimentées par l'IA.

Les développeurs n'auront plus besoin de gérer des API d'intégration externes, des magasins vectoriels autonomes ou des pipelines de recherche complexes. La recherche d'IA sera intégrée dans la base de données elle-même, ce qui rendra la recherche sémantique, la recherche de vecteurs et le classement aussi transparents que les requêtes traditionnelles.

Pour les entreprises, cela se traduit par un délai de rentabilisation plus rapide et une plus grande confiance dans la mise à l'échelle des applications d'IA. En fournissant des résultats de haute qualité à grande échelle, les entreprises peuvent intégrer l'IA de manière transparente dans leurs cas d'utilisation les plus critiques, en garantissant la fiabilité, la performance et l'impact sur le monde réel.

Regarder vers l'avenir : Les prochaines étapes

Ce n'est qu'un début. Notre vision est de faire de MongoDB la base de données la plus puissante et la plus intuitive pour les applications modernes pilotées par l'IA.

Les modèles de Voyage AI seront bientôt disponibles en mode natif dans MongoDB Atlas.

Nous continuerons à faire évoluer les capacités d'extraction d'IA de MongoDB, en les rendant plus intelligentes, plus adaptables et capables de gérer un plus large éventail de types de données et de cas d'utilisation.

Restez à l'écoute pour plus de détails sur la façon dont vous pouvez commencer à utiliser les capacités de Voyage AI dans MongoDB.

"MongoDB and Voyage AI"

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