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871: NoSQL Is Ideal for AI Applications, with MongoDB’s Richmond Alake
2025/3/18
Super Data Science: ML & AI Podcast with Jon Krohn
J
Jon Krohn
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Richmond Alake
Jon Krohn: 我已经使用 MongoDB 作为后台数据库为初创公司构建应用十年了。NoSQL 数据库（如 MongoDB）与 SQL 数据库的关键区别在于数据结构：NoSQL 数据库使用灵活的文档数据模型，而 SQL 数据库使用结构化的表格数据模型。MongoDB 的灵活模式使其成为 AI 应用的理想选择，因为它允许在开发过程中根据需要调整数据结构，而在生产中保持稳定。
在与大型语言模型（LLM）交互的应用中，MongoDB 的灵活模式尤其有用，因为它允许存储来自不同 LLM 的不同输出字段，而无需预先规划数据库模式。
MongoDB Atlas 提供了 MongoDB 的托管服务，消除了数据库管理的负担，并支持多云和多区域部署。MongoDB 的易用性和对开发者思维方式的理解使其成为 AI 应用的理想选择。
Richmond Alake: NoSQL 数据库（如 MongoDB）与 SQL 数据库的区别在于数据存储方式：SQL 数据库采用表格格式，而 MongoDB 使用键值对形式的文档数据模型，更符合开发者的思维方式。MongoDB 的灵活模式使其成为 AI 应用（包括自主式 AI 应用）的理想选择，因为它能够适应 AI 领域快速变化的需求。MongoDB 的灵活架构提高了开发效率，这在竞争激烈的 AI 领域是一个关键优势。
MongoDB 现在集成了原生向量数据库，简化了 AI 应用的开发，并支持混合搜索，结合词法搜索和向量搜索。2025 年将是多智能体 AI 架构走向主流的一年，这将涉及多模态嵌入、多语言能力和多种检索机制。高效的内存管理对于构建可靠且高性能的自主式 AI 系统至关重要。MongoDB 可以作为工具箱，用于管理和检索自主式 AI 系统中大量的工具，从而克服上下文窗口的限制。
成功的 AI 战略应建立在客观事实和明确的支柱之上，并制定出相应的策略和战术。Arena 框架提供了一个构建 AI 战略的结构，它将策略、战术和市场竞争结合在一起。成功的 AI 团队应遵循积极进取、集中协调、资源丰富、高效运作和数据驱动的原则。语音代理将日益普及，但可能不会成为与 AI 交互的主要方式。内存管理将成为 AI 系统的关键关注点。
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