MongoDB推出新功能，旨在更好地帮助客户开发AI工具，例如其自我管理产品中矢量搜索的公开预览版，同时该公司还正式推出Modern Context Protocol 服务器。

此外，该供应商推出了其文档数据库的更新版本和AI驱动的服务，帮助客户实现数据基础设施的现代化，以满足当前的企业需求。

在MongoDB用户大会纽约站大会上该公司宣布这些新功能。

BARC U.S.公司分析师Kevin Petrie表示，虽然MongoDB的新功能总体上不是创新功能，但总体上是为其客户提供的重要补充。

他说：“MongoDB的产品方向正好在其目标上。MongoDB继续帮助企业实现现代化并构建驱动智能、多层面工作流程的应用程序。虽然个别公告是增量式改进，但对于需要对传统应用程序进行现代化、提高性能并为AI应用程序提供丰富输入的公司来说，这表明MongoDB向前迈出重要一步。”

企业战略小组（现为Omdia的一部分）的分析师Stephen Catanzano同样指出，随着MongoDB从数据库专家过渡到更广泛的数据平台供应商，这些新功能具有战略重要性。

他指出：“这些公告代表着强有力的战略性更新，增强MongoDB的价值主张，特别是在AI集成和应用程序现代化方面。这种组合可帮助客户通过MongoDB部署完成更多工作，而不仅仅是渐进式改进。像很多竞争对手一样，他们正在成为平台玩家，而只不是数据库。”

总部位于纽约市的MongoDB提供了一个NoSQL数据库平台，旨在处理传统关系数据库有时难以管理的不断增长的企业数据和AI工作负载的规模。

新功能

自OpenAI推出ChatGPT以来，企业一直在增加对AI开发的投资，ChatGPT的推出标志着生成式AI（GenAI）技术的显著改进。

生成式AI有可能通过多种方式让工人更知情、更高效。它使非技术员工能够使用自然语言聊天机器人分析数据，并免除训练有素的专家的某些工作，例如代码生成。现在，AI开发正在超越生成式AI，包括代理。代理是具有推理能力的应用程序，它们能够自主行动，通过自己揭示见解，并承担更复杂的任务来进一步帮助员工。

由于数据是AI中的“智能”，很多数据管理供应商通过添加使用专有数据简化AI模型和应用程序培训的工具来应对AI发展的激增。

2024年5月，MongoDB新增一系列功能，旨在帮助客户构建生成式AI应用程序。8月，该供应商推出了一套模型，旨在提高AI输出的准确性。

现在，MongoDB正在为其本地企业服务器和自我管理的社区版平台添加文本搜索和矢量搜索功能，这些功能是AI开发过程的关键。以前，此类功能仅在MongoDB的基于云的Atlas平台上可用。

Catanzano说：“将搜索和矢量搜索功能扩展到社区版和企业服务器特别重要，因为它使所有部署环境中的AI开发民主化，而不需要Atlas。”

Petrie同样指出，将此类功能扩展到所有MongoDB客户的重要性，因为BARC的研究表明，大约三分之一的AI工作负载在本地运行。Petrie表示，企业选择将某些工作负载排除在云端之外的原因之一是，对云中数据安全性、数据迁移成本和数据主权的担忧。

他说：“我喜欢MongoDB将本地环境的关键字和矢量搜索相结合的方式。这可满足某些公司的关键要求，这些公司需要比典型语义搜索更高确定性水平，因为他们为生成式AI工作流程检索非结构化内容，特别是检索增强生成。”

与此同时，MongoDB高级副总裁兼核心产品主管Ben Cefalo在虚拟新闻发布会上表示，将文本和矢量搜索扩展到本地环境，部分来自与客户的对话。

他指出：“这来自客户反馈。此外，我们真正相信’随处运行’这个说法，而当我们构建Atlas Search和Atlas Vector Search时，我们的本地产品中缺少这个功能。”

除了更广泛地提供搜索功能外，MongoDB还通过全面推出MongoDB MCP服务器来加入对模型上下文协议（MCP）支持的供应商行列。

MCP由Anthropic于11月推出，这是一个开放的框架，通过标准化代理与用于培训的数据源（包括LLM）的交互方式，简化代理开发。AWS、Google Cloud、Microsoft、Oracle、Databricks、Snowflake和Informatica是目前提供MCP支持的其他数据管理供应商之一。

这些新增AI开发功能的基础是MongoDB 8.2，这是该供应商数据库平台的最新版本。MongoDB于2024年10月发布了其平台的8.0版本。该更新提高了性能，以满足AI工作负载的需求，包括更快的未索引查询、内存内读取和更高的吞吐量。

Catanzano称：“MongoDB通过提供一个统一平台来处理传统运营工作负载以及AI功能，有效地打破自己作为传统数据库竞争对手和专门初创企业的定位。”

虽然增强的搜索功能、MCP支持和改进的性能帮助客户提供AI就绪基础设施，但很多企业拥有过时的技术框架，无法满足现代数据和AI工作负载需求。

根据信息和软件质量联盟2022年的一份报告显示，软件质量差使美国企业总共损失4万亿美元。软件故障、开发人员时间损失和系统维护是影响软件质量的关键因素。

MongoDB的应用程序现代化平台（AMP）与某些MongoDB客户合作开发了两年多，现在普遍可用，通过AI驱动的软件工具、一套最佳实践和专门的AMP工程师的组合，可帮助客户实现现代化。

该供应商产品和工程高级副总裁Shilpa Kolhar表示，关于为什么MongoDB开发其AMP，主要是因为人们对AI的爆炸性兴趣以及由此产生的对更先进的基础设施的需求。

她指出：“这是时机问题，在过去的几年里，我们帮助各个行业的客户从他们的遗留工具迁移和现代化到基于MongoDB的现代应用程序。我们觉得现在是时候帮助我们的客户，无论他们身在何处，让他们准备好接受新的AI技术。”

展望未来

分析师表示，虽然MongoDB的新功能满足客户需求，并有助于保持该供应商的平台竞争力，但MongoDB仍然可以做更多工作来满足其用户的需求，甚至可能吸引新用户的需求。

Petrie指出，很多公司现在将其部分业务移交给代理商，担心交出控制权。因此，他建议，改进AI治理是MongoDB可以更好地帮助其用户的一种方式。

Petrie说：“AI采用者理所当然地担心代理AI的风险，并且不确定如何减轻这些风险。MongoDB应该加强其治理能力。例如，其应用程序元数据可以支持现代治理程序，帮助对数据、模型和代理活动实施政策和控制。”

与此同时，Catanzano建议MongoDB为用户提供特定行业的模板，以便更好地使金融服务、零售和医疗保健等垂直行业的客户更容易开发AI工具。

他称：“创建预建组件和参考架构将降低希望部署AI解决方案的企业的进入门槛，同时展示MongoDB超越传统数据库工作负载的多功能性。”