Dies ist eine Goldmine an AI-Ressourcen von MongoDB! (kostenlos und auf reale AI-Engineering-Anwendungen ausgerichtet) Das Erstellen von AI-Prototypen lokal macht Spaß. Sie können schnell experimentieren, Code pushen und verschiedene Modelle mit fast null Setup ausprobieren. Das Erstellen von AI für echte Benutzer wird kompliziert. Sie müssen Speicherung, Abruf, Leistung, Sicherheit und skalierbares Kontextmanagement handhaben. Das AI-Ressourcenzentrum von MongoDB schließt diese Lernlücke auf wunderbare Weise. Es bietet Ihnen ein komplettes Ökosystem aus Anleitungen, Demos und Lernpfaden, die für Entwickler konzipiert sind, die produktionsreife AI-Anwendungen mit zuverlässiger Dateninfrastruktur erstellen möchten. Zwei herausragende Ressourcen, mit denen Sie beginnen sollten: 1) Grundlagen der Vektorsuche mit MongoDB: Lernen Sie, wie semantische Suche tatsächlich funktioniert und erstellen Sie eine funktionierende Suchpipeline. 2) Agenten mit Gedächtnis erstellen mit MongoDB, Fireworks AI und LangChain: Trainieren Sie einen Agenten, um frühere Interaktionen abzurufen und Kontext direkt aus Ihren eigenen Betriebsdaten zu holen. Was diese Bibliothek noch interessanter macht, ist, dass der Inhalt nicht bei AI stoppt. Sie führt Sie durch jede unterstützende Komponente, die benötigt wird, um AI in der Produktion zu betreiben, wie: ↳ Speicherarchitekturen für AI-Apps ↳ Indizierung und Abruf für hohe Durchsatzraten ↳ Caching für schnellere Inferenz ↳ Beste Sicherheitspraktiken für AI-Datenpipelines ↳ End-to-End-Beispiele mit echten Datensätzen ...