MongoDB面向企业全数据部署环境提供高精度AI检索能力

核心亮点：
* 原生高精度检索：Voyage AI驱动，向企原生重排序功能最高提升30%检索质量。业全
* 全环境合规部署：支持本地部署、数据索私有云及自建环境，部署无需重构代码或依赖外挂工具。环境
* 无缝RAG集成：Voyage Context 4模型与混合检索功能全面上线，提供确保基于最新数据运行。高精

北京，向企2026年7月6日 —— MongoDB公司（纳斯达克股票代码：MDB）今日在MongoDB用户大会印度班加罗尔站（MongoDB.local Bengaluru）发布多项重磅新功能，业全旨在解决企业AI项目从概念验证到生产落地过程中面临的数据索两大核心痛点：检索精度不足导致的可信度缺失，以及基础设施限制引发的部署合规风险。

通过协同工作 Voyage Context 4、环境混合检索与 原生重排序三大功能，提供MongoDB显著提升了检索准确度。高精其中，向企仅原生重排序一项功能即可将检索质量最高提升30% 。这些功能由在公开检索嵌入基准测试（RTEB）中表现优于谷歌（Google）和Cohere的 Voyage AI模型* 驱动。

目前，检索与向量搜索（Search and Vector Search）功能已全面上线，适用于 MongoDB Enterprise Advanced和 Community Edition版本。这一举措将MongoDB Atlas用户所信赖的高性能检索能力，扩展至受监管企业及初创公司使用的本地部署、私有云及自建环境中，为开发者提供了一套兼具高精度、合规性且生产就绪的检索技术栈。

MongoDB核心产品首席产品官 Ben Cefalo表示：“企业规模化落地生产级AI的最大阻碍并非大语言模型本身，而是记忆、检索、精度与合规这四大难题。多数企业具备落地AI的决心，但受限于最初设计并非为AI优化的基础设施，难以对企业数据实现可信访问。依靠外挂更多系统来解决问题，只会引入更多供应商、增加延迟并扩大故障面。无论是在公有云、私有云还是防火墙内，MongoDB均能在存储数据的任意环境中提供相同的生产级检索能力。”

Voyage AI：依托顶尖嵌入模型实现高精度检索

精度是AI进入生产环境的第一道门槛，而确保AI基于最新数据而非陈旧副本运行则是第二道门槛。MongoDB推出了三项内置于数据库的全新功能，旨在同时提升检索精准度并保障数据时效性：

1. MongoDB Atlas原生重排序（公开预览）：
   依托Voyage AI驱动，该功能直接在数据库内部运行，无需管理外部API、密钥或进行往返调用，即可将检索质量最高提升30%，有效消除导致AI项目失败的关键因素。

2. Voyage Context 4（全面上线）：
   这是一款专为长文档打造的全新嵌入模型。它具备文档级上下文理解能力，能够覆盖完整上下文而非仅针对孤立文本块，从而完整保留企业复杂内容的语义，进一步提升检索精准度。该模型可直接接入现有的检索增强生成（RAG）流程，无需重构架构。

3. 混合检索（全面上线）：
   在运营数据库内，通过单次查询即可同时执行全文检索与向量检索。无需依赖多套独立系统或复杂查询逻辑，即可实现精准检索。由于嵌入向量支持自动更新，智能体可基于最新数据进行检索，避免了基于过期数据副本的风险。

客户案例：Emergent Labs

Emergent Labs是一个原生AI应用开发平台，也是全球增长速度最快的初创企业之一。该公司最初基于PostgreSQL对其平台进行测试，发现每当用户调整业务需求，智能体就会反复陷入模式迁移循环，导致业务难以推进。

迁移至 MongoDB Atlas后，在应用演进过程中，智能体可自由创建、修改数据结构；同时，由于检索和向量嵌入与不断变化的数据存储于同一数据库内，检索结果可实时同步更新。

Emergent Labs首席执行官 Mukund Jha表示：“我们的智能体每天都要编写代码、修改数据结构，并根据检索到的信息执行操作，此类操作多达数百万次。如果检索返回的是过时或错误的数据，智能体将基于这些错误数据进行构建，导致错误被进一步放大。MongoDB为我们提供了稳定精准的检索能力，确保智能体始终基于最新数据运行，这正是我们能够大规模运行两百万款应用的关键所在。”

可于任意环境部署AI：兼顾高精度与低风险

检索精度只是企业面临的难题之一，另一大痛点在于是否获准在数据必须驻留的环境中运行AI。对于受监管行业的企业而言，公有云通常难以满足相关部署要求。数据驻留法规、数据主权条款及合规框架不会为创新时间表而让步，而过去高性能AI工具均优先适配公有云，这使得受监管企业不得不在合规要求与产品能力之间做出取舍。

如今，检索与向量搜索作为附加组件，已全面适用于 MongoDB Enterprise Advanced版本，将MongoDB Atlas用户使用的全套检索能力落地至本地部署、私有云与混合环境中。无论业务负载部署在何处，均可使用相同的平台、API和技术栈。

在本次功能发布前，全球二十余家头部银行和金融机构已对Enterprise Advanced版本的检索功能进行了评估，他们的关注点高度重合：在自有可控基础设施内部署适用AI的检索能力。

此外，检索与向量搜索现已全面上线，适用于 MongoDB Community Edition版本。开发者可免费在本地实现AI检索。初创团队可在笔记本电脑上，依托单个系统同时使用全文检索、向量检索和混合检索来构建原型。待业务需要扩展时，可直接迁移至Atlas或Enterprise Advanced版本，而无需重构架构或更换数据库。

2026 MongoDB用户大会印度班加罗尔站全新发布功能清单

• Voyage Context 4（全面上线）：新一代上下文嵌入模型，具备文档级上下文理解与自动分块能力，可直接升级现有检索增强生成（RAG）流程。
• MongoDB Atlas原生重排序（公开预览）：重排序在聚合管道内运行，无需外部API、无需往返调用，可直接在数据库内部将检索质量最高提升30%。
• 混合检索（全面上线）：在单次查询中将全文检索精准匹配与向量语义理解能力相结合，基于实时运营数据实现更精准的检索。
• 适用于MongoDB Enterprise Advanced版的检索与向量搜索（全面上线）：可在防火墙内、合规框架下部署生产级AI检索能力，功能完全对标MongoDB Atlas。
• MongoDB Community Edition版检索与向量搜索（全面上线）：在自管理环境中提供全文、向量、混合检索全套能力，零成本起步。
• MongoDB Atlas Stream Processing—— Apache Iceberg 支持（全面上线）：MongoDB Atlas现已通过Atlas Stream Processing中新增的 $iceberg聚合阶段支持Apache Iceberg，可将任意Atlas集合持续同步至AWS对象存储服务中的Iceberg表。
• 亚马逊云第二代MongoDB Atlas M30及以上专属集群（全面上线）：面向大规模生产负载打造的新一代底层基础设施。
• 多区域Atlas集群非对称检索节点部署（全面上线）：可按各区域实际检索流量灵活配置检索节点容量，将多区域集群检索节点整体成本降低25%–40%以上。

• 数据依据Voyage指令跟随重排序模型在MAIR基准测试得出，提升幅度对比首轮检索结果测算。

关于MongoDB

MongoDB总部位于美国纽约，致力于通过软件赋能创新者，推动新行业的开创或现有行业的变革与颠覆。MongoDB的统一数据平台旨在推动下一代应用的构建，是全球市场上最广泛可用的分布式数据库之一。通过集成的操作数据、搜索、实时分析和AI驱动检索等功能，MongoDB帮助世界各地的组织加快创新步伐、提高效率并简化复杂架构。在各行各业，数百万开发者和超过65,200家客户，其中包括约75%的财富100强企业，依赖MongoDB来支持其最重要的应用。

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