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MongoDB
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从关系数据库到人工智能：保险数据现代化之旅
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原文英文，约800词，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文介绍了使用MongoDB解决保险公司挑战的方法，包括数据现代化和存储、数据库查询和全文搜索、向量搜索以及结合大型语言模型的自然语言问答功能。这些方法提高了保险公司的运营效率和开发人员的生产力。
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关键要点
- 保险公司面临的挑战包括过时的遗留系统和复杂的数据模型。
- MongoDB提供了解决方案，帮助现代化遗留系统，提高运营效率和开发人员生产力。
- 数据现代化的第一步是评估数据源，将数据分为结构化遗留数据、结构化JSON数据和非结构化数据。
- 使用MongoDB Relational Migrator将21个表迁移为5个MongoDB集合。
- Converged AI Data Store集成和组织企业数据，支持机器学习和人工智能应用的开发。
- 通过数据库查询和全文搜索，开发人员可以高效地与数据交互。
- 利用向量搜索，可以对非结构化数据进行查询。
- 结合向量搜索和大型语言模型（LLMs），可以用自然语言与数据互动，获取详细答案。
- 现代化系统后，保险公司能够更好地满足业务需求。
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