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Café debug에서 제공하는 콘텐츠입니다. 에피소드, 그래픽, 팟캐스트 설명을 포함한 모든 팟캐스트 콘텐츠는 Café debug 또는 해당 팟캐스트 플랫폼 파트너가 직접 업로드하고 제공합니다. 누군가가 귀하의 허락 없이 귀하의 저작물을 사용하고 있다고 생각되는 경우 여기에 설명된 절차를 따르실 수 있습니다 https://ko.player.fm/legal.
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#166 MongoDB como Backend para AI Agents: Atlas Vector Search e Análises do Banco

1:05:38
 
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Manage episode 491610833 series 2164102
Café debug에서 제공하는 콘텐츠입니다. 에피소드, 그래픽, 팟캐스트 설명을 포함한 모든 팟캐스트 콘텐츠는 Café debug 또는 해당 팟캐스트 플랫폼 파트너가 직접 업로드하고 제공합니다. 누군가가 귀하의 허락 없이 귀하의 저작물을 사용하고 있다고 생각되는 경우 여기에 설명된 절차를 따르실 수 있습니다 https://ko.player.fm/legal.

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).
  • Maior uso de BSON + JSON Schema para validação automática.
  • O que a IA deveria fazer com o Mongodb

Links úteis

Participantes

Jéssica Nathany (Software Developer e host)
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/jessica-nathany-carvalho-freitas-38260868/

Weslley Fratini (Software Developer e co-host)
LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/weslley-fratini/

Jonathan Soares (Senior Project Leader no Mercado Livre e Criador de Conteúdo do Código Simples)

Linkedin:https://www.linkedin.com/in/jhonathansoares/
Codigo simples: https://codigosimples.net/

Produtora AGO Filmes: https://thiagocarvalhofotografia.wordpress.com/
dúvidas, sugestões ou anúncios envie para: [email protected]

See omnystudio.com/listener for privacy information.

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  • Mongo como cache
  • Teorema de CAP (breve menção)
  • Melhor integração com inteligência artificial e dados vetoriais.
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  • Expansão de capacidades serverless via MongoDB Atlas.
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