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使用MongoDB构建AI：GoBots电子商务AI如何将零售商销售转化率提高40%
内容提要
GoBots使用AI、分析和MongoDB Atlas为拉丁美洲的零售商提供更便捷的电子商务解决方案。他们的AI驱动客户服务平台自动化客户互动并提供个性化体验。GoBots的AI模型使用Rasa框架构建，并通过REST API调用，实时生成对客户问题的回答。GoBots还在评估大型语言模型用于客户回复。MongoDB的灵活性和文档模型使GoBots能够更快地构建高性能的AI应用程序。通过使用MongoDB Atlas，GoBots提高了运行时间，并避免了雇佣全职基础设施工程师。他们还扩展了MongoDB的使用，提供了实时分析等其他功能。GoBots的AI帮助客户提高销售转化率并减少响应时间。他们是MongoDB的AI创新者计划的一部分，该计划提供信用和技术支持。
延伸解读
AI客服的混合模式：自动化与人工兜底
GoBots的AI助手并非完全取代人工。当模型对回答的置信度较高时，系统直接实时回复客户；置信度低时，则转交人工客服，并提供预生成的建议回复。这种混合模式既保证了自动化效率，又通过人工审核降低了错误风险，尤其适合处理复杂或模糊的客户问题。
MongoDB文档模型如何加速AI迭代
GoBots需要频繁测试不同AI模型（如Rasa、LLM）在历史数据上的表现。MongoDB的文档模型允许直接存储嵌套的问答对和模型输出，无需转换为表格结构，从而避免了复杂的模式变更。这使得开发团队能快速丰富历史数据、比较模型效果，并持续优化训练和推理流程。
向量搜索与LLM评估：下一步的技术方向
GoBots已开始使用Atlas Vector Search检索语义相似的过往问答，为客服代表提供类似copilot的辅助，并为LLM提供上下文训练。同时，公司正在评估OpenAI、Llama-2和Mixtral等大语言模型，以进一步提升回复质量。这些探索表明，向量搜索和LLM正成为其AI栈的重要补充。
从自建到Atlas：运维成本与业务聚焦
GoBots最初自行运行MongoDB，2019年迁移至MongoDB Atlas托管服务。CEO表示，Atlas帮助他们维持高正常运行时间，并避免雇佣全职基础设施工程师，将资源重新投入开发团队。对于快速增长的AI应用，托管服务能减少运维负担，让团队更专注于构建客户功能。
Q&A
GoBots如何利用MongoDB提升电子商务体验？
GoBots使用MongoDB Atlas来存储客户问题并实时生成回答，从而提高电子商务的便捷性和智能化。
GoBots的AI解决方案对销售转化率有什么影响？
使用GoBots的AI解决方案后，客户的销售转化率提高了40%。
GoBots的自然语言理解模型是如何构建的？
GoBots的自然语言理解模型使用Rasa框架构建，训练数据超过1.5亿个问答示例。
GoBots如何实现客户互动的自动化？
GoBots通过AI驱动的客户服务平台自动化客户互动，使用智能助手回答问题和解决问题。
GoBots在评估哪些大型语言模型？
GoBots正在评估OpenAI的商业模型以及开源模型如Llama-2和Mixtral。
使用MongoDB Atlas对GoBots的运营有什么好处？
MongoDB Atlas提供高可用性和深度监控，帮助GoBots避免雇佣全职基础设施工程师，专注于开发新功能。
