La IA generativa está ganando impulso y MongoDB está decidida a cosechar los beneficios. Durante su evento en Londres, el especialista en bases de datos de código abierto NosSQL presentó varios avances en esta dirección. El objetivo es mejorar la productividad de los desarrolladores y acelerar la modernización de las aplicaciones. Esto incluye Migrator relacional, Compass, Atlas Charts y documentación. Según Sahir Azam, director de productos de MongoDB. “La IA generativa ofrece a los desarrolladores nuevas oportunidades para crear mejores aplicaciones. Al automatizar tareas repetitivas, las herramientas y funciones impulsadas por IA pueden ayudar a los desarrolladores a ahorrar mucho tiempo y esfuerzo y entregar aplicaciones de mayor calidad más rápido”.
En particular, los desarrolladores dedican mucho tiempo a crear consultas y agregaciones para que las aplicaciones funcionen de manera eficiente o generar visualizaciones a partir de datos operativos para descubrir conocimientos e informar la toma de decisiones. Otra tarea que requiere mucho tiempo está relacionada con la resolución de problemas de comportamientos inesperados de las bases de datos y las aplicaciones. Si son importantes, estas tareas a menudo indiferenciadas requieren recursos importantes que podrían usarse mejor para crear prototipos, ofrecer funciones adicionales y crear experiencias de usuario final, cree MongoDB. Por lo tanto, el conjunto de capacidades de IA generativa presentadas esta semana debería aliviar a los usuarios de gran parte de este trabajo.
Relational Migrator y Compass suben de categoría
Relational Migrator, que hace que la migración de tecnologías de bases de datos existentes a Atlas sea más fácil y rápida con esquemas de datos y recomendaciones de código, se beneficia de esta actualización. Hasta ahora, durante la migración, los desarrolladores tenían que trabajar con consultas SQL y procedimientos almacenados que a menudo no estaban documentados y debían convertirse manualmente a la sintaxis de Query API. Ahora, las empresas pueden acelerar este trabajo con una función para convertir automáticamente consultas SQL y procedimientos almacenados en aplicaciones heredadas a la sintaxis de MongoDB Query API lista para desarrollo.
Compass también se está beneficiando de esta ola de IA. Utilizada por los desarrolladores para interactuar con datos debido a sus capacidades para facilitar la consulta y agregación de datos en MongoDB, la herramienta está subiendo de categoría. Ahora, los desarrolladores pueden utilizar el lenguaje natural para generar rápidamente la sintaxis ejecutable de Query API en Compass e incorporar funciones sofisticadas y con uso intensivo de datos en las aplicaciones en menos tiempo. Por ejemplo, un desarrollador puede ingresar "Filtrar pedidos de pizza por tamaño, agrupar los documentos restantes por nombre de pizza y calcular la cantidad total" y Compass sugerirá un código para ejecutar los pasos del proceso de agregación necesarios para procesar los datos.
Un chatbot impulsado por IA para documentación
La inteligencia artificial también se está abriendo camino en Atlas Charts, la herramienta de visualización de datos de MongoDB. Con él, los desarrolladores pueden crear, compartir e incrustar gráficos fácilmente utilizando datos almacenados en Atlas. Con capacidades impulsadas por IA, podrán crear gráficos y paneles en Atlas Charts utilizando lenguaje natural. Por ejemplo, los desarrolladores pueden ingresar "Muéstrame una comparación de ingresos anuales por país y producto" y la solución recopilará los datos y generará rápidamente la visualización solicitada. Luego, simplemente use la interfaz de “arrastrar y soltar” para refinar y personalizar esta visualización.
Finalmente, la empresa potencia su documentación con IA mediante un chatbot. Al reunir tutoriales, ejemplos de código y bibliotecas de referencia necesarias para crear aplicaciones, la sección de documentación es más accesible, los desarrolladores ahora pueden hacer preguntas y recibir respuestas sobre los productos y servicios de MongoDB, además de solucionar problemas durante el desarrollo de software, todo en segundos. Por ejemplo, un desarrollador podría preguntar "¿Cómo indexo datos con Atlas Vector Search?" y el chatbot proporcionará instrucciones paso a paso, código de muestra y enlaces a referencias para obtener más información y comenzar rápidamente. El chatbot relacionado con la documentación es un proyecto de código abierto que utiliza Atlas Vector Search para la recuperación de información impulsada por IA a partir de la curación de datos para responder preguntas contextuales, y los desarrolladores usarán el código del proyecto para construir e implementar sus propios chatbots para una variedad de casos de uso.
Finalmente, tenga en cuenta que todas estas funciones impulsadas por IA en Relational Migrator, Compass y Atlas Charts están disponibles en versión preliminar. El chatbot de documentación está disponible hoy.
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