人工智能在生成内容时仍面临幻觉与准确性难题，这限制了许多组织将其应用于关键任务场景。为解决这一问题，数据库供应商MongoDB宣布收购Voyage AI，一家专注于高级嵌入模型与检索技术的公司。此次收购旨在优化MongoDB的检索增强生成(RAG)技术，提升数据检索质量并减少幻觉风险。Voyage AI此前于2024年10月获得Snowflake支持的2000万美元融资，其技术现将深度融入MongoDB平台，增强AI驱动应用的性能。

RAG的核心在于利用数据库中的可靠数据生成结果，而非完全依赖预训练知识。然而，构建高精度RAG系统具有复杂性，检索质量不足常导致大型语言模型因缺乏相关上下文而产生不准确内容。MongoDB首席产品官Sahir Azam指出，应用程序的质量与可信度已成为AI落地的重要障碍。Voyage AI带来的特定领域模型与重新排序器经过大量非结构化数据训练，能更好理解行业术语与语义，用户还可针对独特场景进行定制微调，从而显著提升检索效果。

与其他竞争对手相比，MongoDB强调其数据库的独特优势。作为文档模型数据库，它不仅支持洞察与分析，还能处理事务与实时操作，特别适合管理AI应用所需的非结构化数据。Voyage AI创始人Tengyu Ma表示，该技术对代理AI尤为关键，因为代理需依赖多重检索组件做出准确决策。目前，Voyage AI正开发针对代理用例的定制模型，进一步推动AI在操作场景中的应用。Azam预计，整合Voyage AI后，MongoDB可将应用准确率提升至90%以上，开辟更多关键任务场景。

值得一提的是，Voyage AI的模型仍对Snowflake等其他用户开放，但其与MongoDB的深度集成将为后者用户带来更大便利。相较于DataStax等竞争对手的类似技术，MongoDB凭借其运营数据库定位与文档模型结构，在AI应用支持上展现出差异化优势。