MongoDB将搜索和向量搜索功能扩展至自管理产品
MongoDB助力数百万开发者在各类基础设施 (从本地设备到内部数据中心) 上安全构建AI应用程序
北京——【2025年9月22日】——日前，MongoDB 在MongoDB.local NYC开发者大会上宣布将把搜索和向量搜索功能集成到MongoDB社区版 (Community Edition) 和企业版 (Enterprise Server) 中。此前，这些功能仅为全托管型MongoDB Atlas云平台所独有；现在，各类规模的组织和开发者都可以在MongoDB本地、内部及自管理产品中预览强大的全文搜索和向量搜索功能，相关功能均基于全球最受欢迎的现代数据库构建。这些功能已进入公开预览阶段，供用户进行开发与测试。
IDC研究总监Devin Pratt表示：“IDC在2025年发布的一份调查报告显示，超过74%的组织计划采用集成向量数据库来存储和查询其智能体AI工作流中的向量嵌入。在一个由大型语言模型 (LLM) 及AI应用驱动的、快速发展的技术时代，开发者不能容忍因系统碎片化而拖慢开发进度。将搜索和向量搜索功能直接嵌入数据库，可以简化管理工作，让开发者专注于构建智能应用程序。”
如今，客户希望现代应用具备高性能、个性化、实时性等特点。为了满足这些需求，企业和开发者都需要将全面的AI搜索和检索工具集成到存储数据的数据库中。这些由AI驱动的原生“开箱即用”搜索功能包括全文搜索、语义检索和混合搜索，可提供高度精准、高度智能且具备上下文感知能力的检索增强生成 (RAG)与智能体AI用户体验。
MongoDB核心产品负责人、高级副总裁Benjamin Cefalo表示：“在MongoDB，我们致力于为全球开发者提供构建下一代应用所需的工具。通过扩展搜索和向量搜索功能，我们为开发者提供了无与伦比的灵活性——他们可以选择在不同的环境中进行构建，同时为客户提供最终保证：在MongoDB Atlas中深受他们青睐的核心数据库和查询功能，也可以在社区版中免费使用。当开发者准备好将其应用推向市场时，可以轻松迁移至我们的全托管型MongoDB Atlas平台，以实现无缝扩展、多云灵活性和企业级安全性。”
助力数百万开发者构建更强大的应用程序
此前，要在自管理MongoDB环境中集成搜索功能，需额外添加外部搜索引擎或向量数据库。管理分散式搜索堆栈会增加复杂性和风险，并产生运营开销，最终可能导致提取、转换和加载 (ETL) 管道脆弱、同步错误及成本上升。这意味着开发者必须使用并管理来自不同厂商的多个系统以添加搜索功能，但事实证明这种方式不仅操作复杂、存在风险，而且成本高昂。
如今，通过将搜索和检索功能直接集成到MongoDB社区版和企业版，组织和开发者可以：
· 在本地测试和构建AI应用程序：向量搜索可依据向量嵌入中编码的含义开展语义信息检索，使用户能够在本地或内部环境中管理并构建动态AI应用程序，这类应用程序依赖文本文档、图像、视频、音频文件、聊天消息等非结构化数据。
· 利用混合搜索模式提高准确性：通过将关键字搜索与向量搜索相结合，单次查询即可返回全部结果，进而提高搜索结果的准确性。这对于构建可靠的智能体解决方案及AI应用程序至关重要，开发者可通过MongoDB的常见查询框架，直接便捷地运用这一强大功能。
· 为具有长期记忆的AI智能体赋能：MongoDB中的数据可作为AI智能体的长期记忆存储，以此打造具有较高精准度和上下文感知能力的应用程序，使其能应对实际场景。借助社区版，开发者可以轻松地构建RAG系统原型。采用企业版的组织则可以基于自有基础设施中的专有数据安全地部署AI智能体。
MongoDB是一个统一的文档数型据库，为开发者提供多种工具，便于他们在同一平台上构建旨在处理各类用例的现代应用程序。如今，MongoDB通过集成强大的搜索和检索功能进一步兑现这一承诺，助力开发者构建智能AI应用程序，为其选定环境中的智能体系统提供相关上下文。
MongoDB合作伙伴对社区版中的全新搜索功能进行验证
包括LangChain （用于构建LLM驱动的应用程序的软件开发框架提供商） 和LlamaIndex (用于LLM应用程序开发的开源框架) 等在内的合作伙伴与MongoDB密切合作，对社区版中的搜索和向量搜索功能进行了测试。
