最终，数据库现在可以自己生成向量嵌入了。

当你要给应用添加语义搜索时，标准做法是接入外部嵌入服务，将向量同步到独立存储，并编写胶水代码来保持数据变更时的所有同步。

虽然这是标准设置，但问题会在之后显现——当你的数据已经变更，而流水线早已运行完毕，搜索质量开始以难以追踪的方式下降，因为表面上并没有任何东西损坏。

MongoDB Atlas 通过自动嵌入解决了这个问题。

你只需将索引指向一个文本字段，指定一个 Voyage AI 模型，Atlas 就会在数据库内部生成向量。

当文档发生变更时，它会自动重新生成嵌入向量，从而确保搜索始终基于当前上下文。

我们使用 MongoDB 的示例电影集合对此进行了测试，用单一配置索引了 21,000 个剧情简介。

一个关于反乌托邦机器控制未来的纯英文查询返回了语义相关的结果，尽管没有关键词重叠。

你可以在这里自己尝试：https://fandf.co/4bswaPj。

一个索引配置就取代了你过去需要单独维护的嵌入服务、向量存储和同步层。

下方的视频展示了实际运行效果。

我们还整理了一份完整的 LLM 工程路线图，详细介绍了在 2026 年构建和发布生产级 AI 系统所需的一切。

请在下方阅读。

MongoDB Atlas | 现代化多云数据库

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