MongoDB integriert Voyage-AI-Modelle direkt in die Datenplattform

KI-unterstützte Datenabfragen MongoDB integriert Voyage-AI-Modelle direkt in die Datenplattform

02.02.2026 Von Bernhard Lück 2 min Lesedauer

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MongoDB erweitert seine Datenplattform um native KI-Funktionen und bindet hierfür Embedding- sowie Reranking-Modelle von Voyage AI direkt in die Datenbankinfrastruktur ein. Entwickler könnten damit KI-Anwendungen ohne separate Vektorspeicher oder externe Modell-APIs betreiben.

Die Kombination von MongoDB und Voyage AI soll Komplexität und Latenzzeiten beim Produktiveinsatz von KI-Applikationen verringern.(Bild: MongoDB) — Die Kombination von MongoDB und Voyage AI soll Komplexität und Latenzzeiten beim Produktiveinsatz von KI-Applikationen verringern.
(Bild: MongoDB)

Die Integration umfasst vier Embedding-Modelle der Voyage-4-Serie sowie ein multimodales Modell. MongoDB begründet den Schritt mit dem Aufwand, den Unternehmen derzeit betreiben müssen, um operative Datenbanken, Vektorspeicher und Modellschnittstellen miteinander zu verbinden. Diese Fragmentierung führe zu Synchronisationsproblemen und Latenz – insbesondere bei kontextbasierten Abfragen im größeren Maßstab.

Mit der nativen Integration könnten operative Daten und Abruffunktionen nun in einer Plattform gehalten werden, so MongoDB. Daten müssten nicht mehr zwischen Systemen verschoben oder dupliziert werden. Nach Ansicht von Fred Roma, Senior Vice President of Product and Engineering bei MongoDB, sei die größte Herausforderung für Kunden nicht das Experimentieren mit KI, sondern der zuverlässige Betrieb im Live-Einsatz.

Voyage-4-Modelle und multimodale Unterstützung

Die Voyage-4-Serie ist ab sofort allgemein verfügbar und umfasst vier Varianten: Das Basismodell „voyage-4“ soll Genauigkeit, Kosten und Latenz ausbalancieren. „voyage-4-large“ ist laut Anbieter auf höchste Suchgenauigkeit ausgelegt, während „voyage-4-lite“ für niedrige Latenz und Kosten optimiert wurde. Das Open-Weights-Modell „voyage-4-nano“ richtet sich an lokale Entwicklung und On-Device-Anwendungen.

Das ebenfalls verfügbare „voyage-multimodal-3.5“ könne neben Text und Bildern nun auch Videos verarbeiten und die wichtigsten semantischen Bedeutungen aus Tabellen, Grafiken, Abbildungen, Folien oder PDFs erfassen. Entwickler müssten somit keine komplexen Dokumentanalysen durchführen.

Auto-Embedding in MongoDB Vector Search

Eine zentrale Neuerung ist die Auto-Embedding-Funktion: Sie generiert Embeddings automatisch beim Einfügen, Aktualisieren oder Abfragen von Daten – direkt in der Datenbank. Laut MongoDB entfallen dadurch externe Embedding-Pipelines. Embeddings würden bei Datenänderungen automatisch aktualisiert, wodurch der Kontext für KI-Anwendungen beibehalten würde.

Auto-Embedding befindet sich in der öffentlichen Vorschau und unterstützt JavaScript, Python, Java sowie KI-Frameworks wie LangChain und LangGraph. Zunächst ist die Funktion für die MongoDB-Community verfügbar, die Unterstützung für MongoDB Atlas soll in Kürze folgen. Die Voyage-AI-Modelle sind in die MongoDB-Dienste integriert, können aber weiterhin auch separat genutzt werden.

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