DiscoverCafé Debug seu podcast de tecnologia#166 MongoDB como Backend para AI Agents: Atlas Vector Search e Análises do Banco
#166 MongoDB como Backend para AI Agents: Atlas Vector Search e Análises do Banco

#166 MongoDB como Backend para AI Agents: Atlas Vector Search e Análises do Banco

Update: 2025-06-30
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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: debugcafe@gmail.com

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