MongoDB e Azure: receita para aplicações GenAI robustas
Sobre o evento
Não é nenhum segredo que o Microsoft Azure OpenAI é um dos pioneiros no cenário GenAI. A partir daqui, como podemos aproveitar a experiência da Microsoft para permitir que nossos clientes explorem mais oportunidades de GenAI e impulsionem a inovação com a pesquisa vetorial Atlas?
MongoDB Atlas Vector Search é construído na MongoDB Developer Data Platform e permite que os clientes armazenem embeddings de vetores junto com seus dados operacionais, acessados usando a API uniforme de consulta MongoDB. O Azure Open AI fornece LLMs líderes do setor, juntamente com segurança empresarial, conformidade e disponibilidade regional inerentes ao Azure.
Retrieval Augmented Generation (RAG) é uma estrutura de IA inovadora para melhorar a qualidade das respostas dos Large Language Models (LLMs), integrando fontes externas de conhecimento. Mas uma arquitetura RAG robusta requer a escolha cuidadosa dos blocos de construção do RAG, que são o banco de dados vetorial e o LLM. O Atlas Vector Search do MongoDB e o Azure Open AI formam uma excelente história conjunta para implementações RAG inovadoras.
Neste webinar, exploraremos como funciona a colaboração com base em nossa própria história de sucesso de produção:
- MongoDB Atlas Vector Search e Azure Open AI: a integração
- RAG usando AVS e AOAI – Uma história de sucesso de produção
- Kernel Semântico para MongoDB
- Azure AI Studio – Integração usando Atlas Data Federation e Online Archive
Quando: 28 de Fevereiro de 2024
Horário: 07:00 BRT
Idioma: Inglês