MongoDBとその提携パートナーは、 AI強化アプリケーションとAIエージェントでMongoDB を活用できるように特定の製品統合を開発しています。
このページでは、 MongoDBとその提携パートナーが開発した注目のAI統合について説明します。 MongoDB は、標準の接続方法とAPIを通じて一般的なAIプロバイダーと LM で使用できます。統合と提携するサービスの完全なリストについては、 「MongoDBパートナーのエコシステムを探索」 を参照してください。
フレームワーク
次のオープンソース フレームワークを使用して、 MongoDBクラスターにカスタム データを保存し、 Atlas ベクトル検索で RG などの機能を実装できます。
LgChuin
LgCharin は、 RG などのさまざまなユースケースで組み合わせることができる Lgachein 固有のコンポーネントである「チェーン」の使用を通じて LM アプリケーションの作成を簡素化するフレームワークです。
開始するには、次のリソースを参照してください。
LangChainGo
LgChuinGo は、 Goで LM アプリケーションの作成を簡素化するフレームワークです。 LgChuinGo は、Lgachein の機能をGoエコシステムに組み込んでいます。 LgChuinGo は、セマンティック検索や RAG などのさまざまなユースケースで使用できます。
利用を開始するには、「LangChainGo 統合ガイド」を参照してください。
LangChain4j
LgChuin4 j は、 Javaでの LVM アプリケーションの作成を簡素化するフレームワークです。 LgChuin4 j は、Lgachein、Haystack、LlamaIndex などのソースの概念と機能を組み合わせたものです。 LgChuin4 j は、セマンティック検索や RAG などのさまざまなユースケースで使用できます。
利用を開始するには、「LangChain4j 統合スタートガイド」をご覧ください。
LlamaIndex
LlamaIndex は、カスタム データソースを LM に接続する方法を簡素化するフレームワークです。これは、RAM アプリケーション用のベクトル埋め込みのロードと準備に役立つツールをいくつか提供します。
セマンティック カーネル
Microsoftセマンティック カーネルは、アプリケーションでさまざまなAIサービスを組み合わせることができる SDK です。セマンティック カーネルは、RAG を含むさまざまなユースケースで使用できます。
開始するには、次のチュートリアルを参照してください。
Haystack
Haystack は、LDM 、埋め込みモデル、ベクトル検索などを使用してカスタム アプリケーションを構築するためのフレームワークです。質問応答や RAG などのユースケースが可能になります。
整数AI
spring AI は、spring の設計原則をAIアプリケーションに適用できるアプリケーションフレームワークです。セマンティック検索や RAG など、さまざまなユースケースでspring AIを使用できます。
エージェントフレームワーク
次のオープンソース フレームワークを使用して、 MongoDBを使用してエージェントティック RAG やエージェントメモリなどの機能を実装するAIエージェントとマルチエージェント アプリケーションをビルドできます。
LangGraph
LangGraph は、AI エージェントと複雑なマルチエージェント ワークフローをビルドするために設計された LangChain エコシステム内の専用フレームワークです。LangGraph のグラフベースのアプローチにより、アプリケーションの実行パスを動的に決定でき、高度なエージェント アプリケーションとユースケースを可能にします。また、永続性、ストリーミング、メモリなどの機能をサポートしています。
開始するには、次のリソースを参照してください。
CR次AI
CruAI は、専用のロール、ツール、タスクを備えたオートメーションAIエージェントをビルドできるPythonフレームワークです。これらのエージェントは「crew」にまとめられ、TLM を活用して複雑なタスクを完了するために連携します。
開始するには、MongoDBと CRC の統合を参照してください。
プラットフォーム
Atlas ベクトル検索 を次のエンタープライズ プラットフォームと統合して、生成系AIアプリケーションを構築することもできます。 これらのプラットフォームは事前訓練されたモデルやその他のツールを提供し、本番環境でAIアプリケーションとエージェントを構築するのに役立ちます。
Amazon Bedrock
Amazon Advisor は、生成系AIアプリケーションを構築するためのフルマネージドプラットフォームです。 MongoDB Atlasにカスタムデータを保存し、RAG を実装し、エージェントを配置するために、Atlas ベクトル検索 をAmazon Advisor の知識ベースとして統合できます。
使用を開始するには、 「 Amazon Red Hat の統合を使い始める 」を参照してください。
Google Vertex AI
Vertex AI は、 AIアプリケーションとエージェントを構築および配置するための Google Cloud Platform のプラットフォームです。 Vertex AIプラットフォームには、RAM や自然言語クエリなどのその他のユースケースでMongoDB Atlasと併用できる Google のツールと事前訓練済みモデルがいくつか含まれています。
開始するには、「Atlas と Google Vertex AI の統合」を参照してください。
ツール
MongoDB を次のAIツールと統合することもできます。
MongoDB MCP サーバー
モデル コンテキスト プロトコル（MMP）は、LVM が外部リソースとサービスに接続して交流する方法に関するオープン標準です。当社の公式 MCP Server実装を使用して、エージェント用AIツール、支援、プラットフォームからMongoDBデータとクラスターを操作します。
詳細については、MongoDB MCP Server を参照してください。