人工智能（AI）可为银行业带来200-3400亿美元的额外价值。MongoDB和Iguazio联合推出的解决方案可帮助企业开发和部署弹性和可扩展的AI应用程序。

MongoDB发布了MongoDB AI应用程序计划（MAAP），旨在帮助组织采用人工智能技术。MAAP提供参考架构、技术集成、专业服务和支持等资源，帮助客户构建和部署AI应用。该计划与Accenture、AWS、Google Cloud和Microsoft Azure等技术领导者合作。MAAP提供了通用AI应用的中央架构、预配置集成和专业服务，以解决数据孤岛和技术专业知识有限的问题。MAAP的最终目标是帮助客户充分利用数据，并自信地进行AI创新。

magicpin是印度最大的本地零售平台，与当地零售商合作，提供额外优惠，增加顾客流量。使用MongoDB Atlas作为核心技术，存储超过6亿个SKU，并处理其SaaS平台、会话缓存、卡片和订单管理。Atlas使得操作和扩展变得无缝，提高可用性，监控和路由功能也非常好。

本文介绍了在Percona Server for MongoDB (PSMDB) 6.0上如何进行压缩操作。在删除集合中的大量数据后，需要将删除的空间返回给操作系统以供其他数据库或集合使用。在运行压缩命令之前，需要进行一些准备工作，并在次要节点上运行压缩命令。压缩命令可以在副本集和分片集群中的每个节点上运行。压缩命令不能在mongos上运行。压缩操作可以释放磁盘空间，并且在次要节点上运行时可以进行数据复制和读取操作。压缩命令运行期间，可以通过Mongo日志或运行db.currentOp()命令来查看进度。压缩完成后，可以使用相同的命令检查释放的空间。

欺诈和反洗钱是企业和消费者关注的重点，传统解决方法存在局限性，向量搜索可以提高效果。MongoDB Atlas Vector Search结合实时分析，帮助组织发现隐藏的洞察力。技术演进包括风险1.0、风险2.0和风险3.0。Atlas Vector Search结合OpenAI嵌入，提供强大的实时分析和向量搜索的组合，发现传统方法无法捕捉的洞察力。

MongoDB宣布了新一届社区冠军，代表了MongoDB品牌和技术的热情倡导者。这些冠军在推动MongoDB品牌和技术增长方面展现了卓越的领导力。他们通过各种媒体渠道和活动与其他人分享知识和经验，提升自己的专业地位，并在技术社区中成为领导者。

MongoDB在教育领域的应用，为教育者提供创新平台和资源，帮助改变教育方式，培养技术专业人才。教育者利用MongoDB的免费资源，提供互动学习环境，弥补理论与实践之间的差距。伊利诺伊大学教授利用MongoDB进行教学，分享经验和见解。强调数据模型的重要性，整合MongoDB和实践学习。感谢MongoDB的支持和资源，提升教学方法和学生技能。给其他教育者建议：教授MongoDB基础知识，利用MongoDB资源，关注挑战，鼓励实际项目，持续改进课程内容。

Percona Everest是一个为自动化数据库提供和管理而设计的开源平台，支持多种数据库技术，并可在任何Kubernetes基础设施上托管。它利用Percona Operators的功能来完成繁重的工作，提供易于使用的Web界面。本文介绍了如何部署MongoDB数据库集群。Percona Everest通过自动化备份、恢复和无缝更新简化了MongoDB集群的管理，利用Kubernetes的编排能力确保高可用性、自动扩展和自愈能力。

在AI领域，合作伙伴关系对于创造解决方案至关重要。MongoDB与Vercel、Netlify等合作伙伴合作，开发了快速部署RAG应用程序。此外，MongoDB还与七家AI合作伙伴建立了合作关系，提供了更多的创新机会。

MongoDB与Haystack集成，增强了MongoDB Atlas Vector Search的功能，为Python开发人员提供了先进的工具，用于构建围绕语义搜索和大型语言模型的人工智能应用。Haystack是一个开源的Python框架，简化了人工智能应用的开发过程。集成还提供了强大的搜索功能，使应用程序能够提供更准确和上下文相关的响应。