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Ada 利用基于 MongoDB Atlas 构建的 AI 赋能的自动化变革客户服务

图为一位女士打开包裹。

行业

软件与技术

产品

MongoDB Atlas、
Change Streams、
Queryable Encryption

使用案例

人工智能

合作起始时间

2016

Ada是一家不太为人所熟知的加拿大公司。最近,该公司利用 AI 变革了客户服务体验,其 300 家客户中不乏 Meta、Verizon 和 AT&T 等家喻户晓的品牌,您可能已经在不知不觉中与其技术进行了互动。

自 2016 年成立以来,Ada 已成为人工智能驱动的自动化领域的领导者,而在生成式人工智能方面,它更是遥遥领先。通过全渠道自动化体验,Ada 的使命是以最小的投入解决最多、最复杂的客户咨询。

如今存在大量的非结构化数据,这些数据具有各种独有特征、特性和跨多个渠道的数据格式,大型语言模型 (LLM) 需要将这些数据整合在一起,以便生成建设性的响应或解决方案。为了快速、安全地行动,这对于使用客户数据构建人工智能解决方案的公司来说是一个极其重要的考虑因素。Ada 的首席产品和技术官 Mike Gozzo 与 MongoDB 的首席执行官 Dev Ittycheria 和首席产品官 Sahir Azam在 MongoDB 的 2023 .local NYC 主题演讲 上进行了演讲和说明,介绍 Ada 如何利用 MongoDB Atlas 更快速、更自信地进行创新,保持生成式人工智能的领先地位。

以速度为核心

从一开始,Ada 就希望尽快将解决方案推向市场。为此,该公司需要一个多云非 SQL 数据库平台来支持其不受限制地开展创新。在 MongoDB Atlas 推出后,Ada 立即采用了该解决方案,正如 Gozzo 所说,“我们希望能够专注于自动处理客户服务问询,而不是管理 Mongo。在速度方面,这让我们完全没有了限制。”MongoDB Atlas 为 Ada 的所有解决方案提供支持,协同多种数据类型,并让团队能够专注于探索生成式人工智能和大型语言模型。 “使用 MongoDB 意味着,如果我们想构建新的内容,我们在数据源方面不会受到限制。我们可以查询非结构化数据并用它来训练其他模型,” Gozzo 解释道。“我们在整个产品堆栈中毫不费力地使用了生成式人工智能,以实现查询自动化并提供支持,而不仅仅是回答多步骤查询。有了 MongoDB,我们能够在短短几个月内交付新产品。

Gozzo 继续分享了 Ada 自创立以来一直使用 MongoDB 的原因:“拥有即时调整方向的灵活性和能力非常重要。随着公司的不断发展并引入新的渠道和新的模态,MongoDB 让我们清楚地认识到,这是一个可以轻松扩展而无需疯狂迁移的数据存储,并且能够真正满足我们的需求。我们一直坚持选择 Atlas,因为它性能出众,团队的支持也很到位,而且我们相信 MongoDB 可以让我们减少对单一中央云供应商的依赖。”

采用 MongoDB 的最新新版本

Ada 最近采用了 Change Streams 实时迭代和训练模型,同时保持内部数据湖同步。这使团队能够构建一个分布式事件处理系统,为机器人和分析提供支持。

Ada 还在探索 Queryable Encryption,这有助于推进人工智能培训,同时保持对话的私密性。Gozzo 解释说:“比起把文本扔进人工智能模型,更有趣的是提炼出加密对话背后的核心信息和指导原则。它可以查看机器人经理对质量的反馈,并了解良好的互动是什么样的。”

几年后,AI 可能会嵌入到我们使用的所有应用程序中。在 MongoDB 的助力下,Ada 将成为带领我们实现这一愿景的市场颠覆者之一。Gozzo 总结说道,“我们非常高兴能够与 MongoDB Atlas 合作,也非常期待未来推出的更多新功能。”

了解有关 MongoDB Atlas 的更多信息简化构建 AI 密集型应用程序的过程。

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