MongoDB面向企业全数据部署环境提供高精度AI检索能力

全新Voyage AI功能以及针对本地部署、私有云的检索能力，可助力企业构建精准且合规的AI应用，无需重构程序，也无需依赖外置配套工具

北京，2026年7月6日——MongoDB公司（纳斯达克股票代码：MDB）近日在MongoDB用户大会印度班加罗尔站 (MongoDB.local Bengaluru)发布多项全新功能，旨在解决企业AI项目在落地投产前停滞不前的两大痛点：检索精度不足、可信度较低，以及基础设施无法满足合规要求。通过Voyage Context 4、混合检索与原生重排序三项功能协同工作，可提升检索准确度，仅原生重排序一项即可将检索质量最高提升30% *。这些功能由Voyage AI模型驱动，该模型在公开检索嵌入基准测试（RTEB）榜单上的表现均优于谷歌和Cohere。检索与向量搜索（Search and Vector Search）功能现已全面上线，适用于MongoDB Enterprise Advanced和Community Edition版本，将MongoDB Atlas用户所信赖的同款检索能力扩展至受监管企业和初创企业使用的本地部署、私有云及自建环境中。这些功能组合为企业与开发者提供了一套生产就绪型检索技术栈，兼具高精度、合规性，可部署于企业数据所在的任意环境中。

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，而是记忆、检索、精度与合规这四大难题。多数企业并不缺乏落地AI的决心，而是受限于基础设施——按照其最初设计，这类架构无法支持AI对企业数据的可信访问。而依靠外挂更多系统解决问题，只会涉及更多供应商、增加延迟、扩大故障点。无论是在公有云、私有云还是在防火墙内运行，在存储数据的任意环境中，MongoDB均可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落地生产环境须跨越的第一道门槛，第二道门槛则是确保AI基于最新数据运行，而非基于独立检索系统中的陈旧数据。MongoDB推出了三项内置于数据库的全新功能，既能提升检索精准度，又能保障应用程序基于最新数据运行。

· MongoDB Atlas原生重排序功能现已进入公开预览阶段，依托Voyage AI驱动，可在数据库内部直接将检索质量最高提升30%，以消除导致AI项目失败的一大主因。该功能基于现有检索结果运行，无需管理外部API、密钥或往返调用。

· Voyage Context 4现已全面上线，是一款专为长文档打造的全新嵌入模型。该模型在处理长文档时，可覆盖完整上下文，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检索增强生成（RAG）流程，无需重构架构。

· MongoDB混合检索现已全面上线，可在运营数据库内通过单次查询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，而非基于过期数据副本。

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，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。而在MongoDB Atlas上，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，而且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，另一大痛点是他们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，MongoDB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。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。

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。如需了解更多信息，敬请访问 https://www.mongodb.com/zh-cn。