MongoDB приобретает Voyage AI для улучшения генерации с использованием расширенного поиска

Чтобы получить наилучший результат от запроса к ИИ, организациям нужны максимально точные данные. Ответ, который помог многим организациям справиться с этой задачей, — это генерация с использованием расширенного поиска (RAG). При использовании RAG результаты основаны на данных из базы данных. Однако, как оказалось, не все RAG одинаковы, и оптимизация базы данных для достижения наилучших результатов может быть непростой задачей.

В частности, проблема галлюцинаций и точности по-прежнему сдерживает некоторые организации от внедрения ИИ в производство. В связи с этим компания MongoDB сегодня объявила о приобретении частной компании Voyage AI, которая разрабатывает передовые модели встраивания и поиска. Voyage привлекла 20 миллионов долларов в октябре 2024 года в рамках раунда финансирования, организованного гигантом облачных данных Snowflake. Благодаря этому приобретению опыт Voyage AI в области встраивания и повторного ранжирования, важнейших компонентов поиска и извлечения данных с помощью ИИ, будет напрямую использоваться в платформе баз данных MongoDB.

«В течение последнего года, особенно по мере того, как организации пытались понять, как они могут создавать приложения на основе ИИ, становилось всё более очевидным, что качество и надёжность создаваемых ими приложений или их отсутствие становились одним из препятствий для применения ИИ в критически важных сценариях использования», — рассказал VentureBeat директор по продуктам MongoDB Сахир Азам.

Основная идея RAG заключается в том, что вместо того, чтобы просто полагаться на базу знаний, полученную из обученных данных, система искусственного интеллекта может получать обоснованные данные из базы данных.

Создание высокоточного RAG — довольно сложная задача, и всё же существует