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Hier sammeln sich alle Beiträge, in denen Vector Search eine Rolle spielt, aus den Rubriken Analyse, Feature Release, Webinar. Jeder Eintrag ordnet ein, was sich konkret geändert hat und für wen das relevant ist.
MongoDB Atlas feiert am 25. Juni 2026 sein zehnjähriges Bestehen: 3 Billionen Queries pro Tag, über 726.000 Vector Indexes und 75 % des MongoDB-Umsatzes. Die Retrospektive zeigt, wie sich eine verwaltete Datenbank zur Datenplattform für KI-Agenten entwickelt hat.
WeiterlesenMongoDB argumentiert am 9. Juni 2026: Produktionsreife KI-Agenten scheitern selten am Modell, sondern an der Datenschicht. Was eine Agenten-taugliche Datenplattform leisten muss, warum Agent Memory zum Lock-in-Risiko wird, und was der geplante offene Standard bedeutet.
WeiterlesenMongoDB hat am 2. Juni 2026 gezeigt, wie Händler ihr Lieferantenmanagement vom starren ERP entkoppeln, mit Atlas, Voyage AI und multimodaler Vector Search. Alternative Lieferanten in Sekunden statt Tabellen-Suche. Die Architektur und was Einkaufs-Teams daraus lernen.
WeiterlesenMongoDB startet eine zweiteilige Webinar-Serie zu Vector Search und AI Agents. Im Fokus: Embeddings, Indexierung, Agent-Orchestrierung und Echtzeit-Datenintegration, mit Live-Q&A.
WeiterlesenMongoDB startet eine fünfteilige Entwicklungsserie rund um Python und AI. Von CRUD-Operationen über Vector Search bis hin zu RAG-Workflows und autonomen Agents mit LangGraph, inklusive Skill Badge bei Abschluss.
WeiterlesenFlexible Dokumenten-Datenbank mit Cloud-Native-Architektur und starker Skalierbarkeit.
KI-Sprachplattform mit Text-to-Speech in 70+ Sprachen, Voice Cloning und Conversational AI.
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