随着数据管理变得更加复杂，现代应用程序扩展了传统方法的能力，人工智能正在彻底改变应用程序的扩展。 人工智能除了将操作员从需要仔细监督和额外资源的过时、低效方法中解放出来之外，还实现了应用程序扩展的实时、自适应优化。最终，这些好处结合起来提高了目标应用程序的效率并降低了成本。 凭借其预测能力，人工智能确保应用程序高效扩展，提高性能和资源分配——这是对传统方法的重大进步。

在欧洲人工智能与大数据博览会之前，MongoDB 的欧洲、中东和非洲地区生成式人工智能高级解决方案架构师 Han Heloir 讨论了人工智能驱动的应用程序的未来以及可扩展数据库在支持生成式人工智能和增强业务流程方面的作用。随着人工智能驱动的应用程序在复杂性和规模上不断增长，您认为塑造数据库技术未来的最重要趋势是什么？

虽然企业渴望利用生成式人工智能技术的变革力量，但现实情况是，建立一个强大、可扩展的技术基础不仅仅是选择正确的技术。这是关于创建能够增长并适应生成式人工智能不断变化需求的系统，这些需求变化迅速，其中一些传统的 IT 基础设施可能无法支持。这就是当前情况令人不安的真相。 当今的 IT 架构正被来自日益互联的数据集产生的前所未有的数据量所淹没。

为不太密集的数据交换而设计的传统系统目前无法处理实时人工智能响应所需的大量连续数据流。它们也没有准备好管理正在生成的各种数据。 生成式人工智能生态系统通常由一套复杂的技术组成。从数据来源到模型部署，每一层技术都增加了功能深度和运营成本。简化这些技术堆栈不仅仅是提高运营效率；这也是财务上的必要。企业在为人工智能驱动的应用程序选择可扩展数据库时，尤其是涉及生成式人工智能的应用程序时，有哪些关键考虑因素？企业应优先考虑灵活性、性能和未来的可扩展性。

以下是一些关键原因： 数据的种类和数量将继续增长，要求数据库大规模处理各种数据类型——结构化、非结构化和半结构化。选择一个无需复杂 ETL 流程即可管理这种多样性的数据非常重要。 人工智能模型通常需要访问实时数据进行训练和推理，因此数据库必须提供低延迟，以实现实时决策和响应能力。 随着人工智能模型的增长和数据量的扩大，数据库必须进行水平扩展，以便组织在不出现重大停机时间或性能下降的情况下增加容量。 与数据科学和机器学习工具的无缝集成至关重要，并且对人工智能工作流（如管理模型数据、训练集和推理数据）的原生支持可以提高运营效率。

组织在将人工智能集成到其运营中时面临哪些常见挑战，可扩展数据库如何帮助解决这些问题？组织在采用人工智能时可能会遇到各种挑战。这些包括构建人工智能应用程序所需的来自各种来源的大量数据。扩展这些举措也可能给现有 IT 基础设施带来压力，并且一旦模型构建完成，它们需要不断迭代和改进。 为了使这更容易，可扩展的数据库可以帮助简化各种数据集的管理、存储和检索。它提供弹性，允许企业在维持性能和效率的同时处理波动的需求。此外，它们通过实现快速的数据摄取和检索，加速了人工智能驱动的创新的上市时间，促进了更快的实验。

您能否提供数据库提供商与专注于人工智能的公司之间的合作如何推动人工智能解决方案创新的例子？许多企业在构建生成式人工智能应用程序时遇到困难，因为技术发展如此之快。有限的专业知识以及集成不同组件的复杂性增加进一步使这个过程复杂化，减缓了创新并阻碍了人工智能驱动的解决方案的发展。

我们应对这些挑战的一种方法是通过我们的 MongoDB 人工智能应用程序计划（MAAP），该计划为客户提供资源，帮助他们将人工智能应用程序投入生产。这包括参考架构和与领先技术提供商、专业服务和统一支持系统集成的端到端技术堆栈。

MAAP 将客户分为四组，从寻求建议和进行原型设计的客户到开发关键任务人工智能应用程序并克服技术挑战的客户。MongoDB 的 MAAP 能够实现生成式人工智能应用程序的更快、无缝开发，培养创造力并降低复杂性。

MongoDB 如何应对支持人工智能驱动的应用程序的挑战，特别是在快速采用人工智能的行业中？确保您拥有构建所需内容的基础架构始终是组织面临的最大挑战之一。 要构建人工智能驱动的应用程序，基础数据库必须能够对丰富、灵活的数据结构运行查询。

有了人工智能，数据结构可能会变得非常复杂。这是组织在构建人工智能驱动的应用程序时面临的最大挑战之一，而这正是 MongoDB 旨在处理的问题。我们将源数据、元数据、操作数据、向量数据和生成的数据统一在一个平台上。