MongoDB发布Voyage 4模型，助力AI开发再提速

Tavily、TinyFish等客户均选择MongoDB构建和扩展AI驱动的功能与工作负载

北京——2026年1月22日——MongoDB公司（纳斯达克股票代码：MDB）近日于美国旧金山举办的MongoDB用户大会（MongoDB.local）上宣布，对旗下AI功能进行业界首创的扩展升级，将其核心数据库与Voyage AI业界顶级的嵌入模型和重排模型相融合，为生产就绪型AI应用提供统一的数据智能层。通过将这些模型直接集成到MongoDB的平台基础设施，现在开发者在无需迁移或复制数据的情况下，即可大规模构建和运行复杂的应用程序，同时最大限度降低出现AI幻觉的风险。

为支持开发者将AI应用推向生产阶段，MongoDB推出了一系列全新AI功能，旨在简化智能应用的构建与运行，其中包括：Voyage AI的五个嵌入模型，MongoDB的嵌入和检索模型套件，MongoDB社区版向量搜索的自动嵌入功能，Atlas中的嵌入和重排AI模型API，以及适用于MongoDB Compass和Atlas Data Explorer的AI驱动的数据操作助理。这些功能进一步巩固了MongoDB作为领先“AI就绪型”数据平台的地位，目前该平台深受6万多家客户的信赖，支撑其关键任务工作负载的稳定运行。Voyage AI模型不仅支持通过API在MongoDB Atlas中调用，还可利用托管型自动嵌入功能与MongoDB社区版集成，也可以作为独立平台脱离MongoDB单独使用。

MongoDB产品与工程高级副总裁Fred Roma表示：“客户在AI领域面临的最大挑战并非实验，而是大规模场景下的可靠运行。开发者希望减少冗余组件，让从原型到生产的路径变得更加清晰。随着新功能的发布，MongoDB再度拔高行业标杆，帮助企业团队降低技术复杂度，并专注打造能够在真实关键业务场景中稳定运行的AI应用。”

将数据转化为AI智能

随着项目进入生产阶段，许多企业发现其现有数据堆栈难以支撑大规模的上下文感知型、检索密集型工作负载。开发者不得不疲于应对由运营数据库、向量存储和模型API组成的混搭架构，而在速度和可靠性至关重要的阶段，这套架构不仅会增加技术复杂度、造成系统延迟，还会带来运营层面的风险。这种碎片化架构已成为AI创新的主要障碍，同时也对客户体验产生了实际影响。

MongoDB通过将构建和运行生产领域AI应用所需的核心功能整合至单一数据平台，成功破解了这一难题。企业团队无需再整合运营数据库、向量存储和多个数据管道，而是可以对运营数据和检索功能进行统一管理，从而减少延迟和同步开销。最终，他们可以简化架构，加快迭代速度，并打造出能够在生产环境中稳定运行而非止步于演示阶段的AI应用。这些全新功能包括：

依托Voyage AI模型实现先进的检索精度：全新的Voyage 4系列模型正式发布，持续为开发者提供全球领先的嵌入模型（该模型在公开的RTEB排行榜上性能超越Gemini和Cohere），能够以更低成本实现更高检索精准度。Voyage 4系列包括：通用型voyage-4嵌入模型（可在检索准确性、成本和延迟之间实现平衡）、旗舰型voyage-4-large模型（主打最高精准检索）、voyage-4-lite模型（可优化延迟和成本），以及开放权重的voyage-4-nano模型（适用于本地开发测试或设备端应用）。

高效提取视频、图像和文本中的上下文信息：全新的voyage-multimodal-3.5模型正式发布，可处理的数据类型从交错文本和图像扩展至视频内容。Voyage AI的voyage-multimodal-3是首款支持交错文本和图像处理的生产级嵌入模型，而voyage-multimodal-3.5则进一步优化了这种统一处理能力，能够更有效地对多模态数据进行向量化处理，从而更好地从表格、图表、图形、幻灯片、PDF等内容中精准捕捉关键语义信息。这帮助开发者省去了复杂文档解析所需开展的大量工作——这类工作往往会降低检索准确性，进而影响应用程序的可信度。

MongoDB向量搜索的自动嵌入功能：在执行数据插入、更新或查询时，可借助Voyage AI自动生成和存储高保真嵌入向量。该功能在数据库内部原生处理嵌入向量生成，无需MongoDB依赖额外的嵌入管道或外部模型服务。随着数据的变化，嵌入向量会自动更新以保持时效性，这既能确保检索准确性，也能让AI应用持续获得可靠的上下文信息。最终可简化架构和减少冗余组件，帮助团队更轻松地构建和运行生产领域AI应用。该自动嵌入功能已开启公开预览，支持针对多种语言（如Javascript、Python、Java等）的驱动程序和AI框架，如LangChain和LangGraph（Python版）等。该功能现已正式上线MongoDB社区版，并且即将登陆MongoDB Atlas平台。

TinyFish联合创始人兼首席执行官Sudheesh Nair表示：“我们始终在寻求精准度极高的嵌入模型，而Voyage AI同时兼顾了高精度与规模化，其配套的‘开箱即用’型Python API也非常轻量迅捷。”

Tavily首席执行官Rotem Weiss表示：“当前企业需极速前行，而对于小规模创业企业而言，更需聚焦核心业务构建。MongoDB可帮助我们锚定两大核心：服务客户与业务拓展。”

这是开发者首次能够在单一系统内构建和运行集运营数据、语义理解和智能检索于一体的AI应用程序。MongoDB的Atlas Embedding和Reranking API已在Atlas平台内原生集成了Voyage AI模型，使企业团队能够依托企业级的安全、性能与可靠性基础设施，快速部署各类AI功能。此外，适用于MongoDB Compass和Atlas Data Explorer的智能助手也已正式上线，该功能支持自然语言交互，可针对查询优化等日常数据操作提供AI驱动的辅助支持。MongoDB还同步推出了全新的AI技能认证，旨在帮助企业团队扩展数据策略、加快产品上市速度并降低成本——这是今年计划推出的一系列AI技能认证中的首个认证。

如需了解有关这些新功能的更多信息及快速上手，可阅读活动总结博客。

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60,000家客户，其中包括75%的财富100强企业，依赖MongoDB来支持其最重要的应用。