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#166 MongoDB como Backend para AI Agents: Atlas Vector Search e Análises do Banco
- Autor: Vários
- Narrador: Vários
- Editora: Podcast
- Duração: 1:05:38
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Informações:
Sinopse
Neste episódio, exploramos o MongoDB além do básico, focando nas tendências e práticas avançadas que estão moldando o futuro dos bancos de dados NoSQL. Conversamos com Jhonathan Soares sobre como usar MongoDB como sistema de cache, os desafios do Teorema de CAP em ambientes distribuídos, e as novas possibilidades de integração com inteligência artificial através de dados vetoriais e o protocolo MCP. Conheça o AI Agent do Mongodb. Assuntos abordados no tema Mongo como cache Teorema de CAP (breve menção) Melhor integração com inteligência artificial e dados vetoriais. Protocolo MCP Expansão de capacidades serverless via MongoDB Atlas. Read Secondary: cenários ideais para utilização Armadilhas comuns em dados inconsistentes Query pipelines cada vez mais sofisticados, substituindo ferramentas de ETL Edge computing com Mongo embutido em dispositivos (Realm).