今天我们宣布 LangChain 与 MongoDB Atlas 集成，为世界上最受欢迎的开发者数据平台之一增加了支持。这项集成非常受期待，以至于在我们准备宣布之前，已经有一些开发者添加了这项集成 :)
概述
人工智能驱动应用的关键组成部分之一是由嵌入和向量存储驱动的语义搜索。语义搜索是一种使您能够根据数据的含义而不是数据本身查询数据的能力。 这通过将任何形式的数据以数字方式表示为向量来实现，然后可以通过复杂的算法将这些向量相互比较。
在您的生产应用中构建语义搜索功能时，向量存储需要与应用程序数据库协同工作。从应用程序数据库中分离向量搜索引擎带来的最大痛点之一是，在这些系统之间同步数据以及管理额外基础设施方面增加了复杂性。这甚至还不包括当您准备向企业销售时，围绕安全性和合规性的挑战。 所有这些都增加了构建应用程序以及在生产环境中管理和维护应用程序过程中的摩擦。
MongoDB Atlas - 开发者数据平台
MongoDB Atlas 于 2016 年发布，旨在提供云原生、完全托管的数据库服务，帮助开发者以前所未有的速度构建应用程序。 多年来，Atlas 已发展成为成熟的开发者数据平台，满足从事务处理到搜索到分析和流式处理的工作负载。 MongoDB Atlas 是一个经过实战考验的平台，提供高可用性、水平和垂直扩展以及世界一流的安全性。 现在，它很高兴以 Atlas Vector Search 的形式添加对向量的原生支持，以简化下一代应用程序的构建。
介绍 Atlas Vector Search
Atlas Vector Search 原生内置于 MongoDB Atlas 中，因此您无需复制和转换数据，学习一些新的技术栈和语法，或管理一整套新的基础设施。 Atlas Vector Search 允许您将向量嵌入与操作数据一起存储，在数据使用 Atlas Triggers 更改时动态更新向量条目，并且您的应用程序只需与单个查询界面交互。这大大减少了添加向量搜索支持的开销，您可以在世界一流且经过实战考验的平台上利用这些强大的新功能，从而以前所未有的速度构建应用程序。
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LangChain 和 MongoDB Atlas
LangChain 和 MongoDB Atlas 非常契合，有机社区的热情已经证明了这一点，这促成了 LangChain 中针对 MongoDB 的多项集成。 除了现在支持 Atlas Vector Search 作为向量存储之外，还已经支持将 MongoDB 用作聊天记录。
LangChain 和 MongoDB 都非常关注开发者生产力，我们的核心使命都集中在确保出色的开发者体验上。
随着今天的发布，您可以前往 MongoDB Atlas，设置 Vector Search，然后连接 LangChain 并开始提示！ 为了简化您的首次设置，我们已将一些预先嵌入的数据（使用来自 Open AI 的 text-embedding-ada-002）添加到我们的 MongoDB Atlas 示例数据 (sample_mflix.embedded_movies) 中，因此它就像加载示例数据、定义向量索引并开始使用我们的近似最近邻算法查找邻居一样简单。
未来
我们对这项新功能感到非常兴奋，但这仅仅是个开始！ MongoDB 团队将在这个领域快速发展，我们将在未来几个月内发布更多公告，以进一步发展这项功能。 但最重要的是，我们非常高兴与社区保持互动，以确保我们提供您需要的功能，所以请保持联系！
非常感谢并向启动 Python 实现的 @P-E-B 和启动 JavaScript 支持的 @floomby 致敬！