-66nxc8c95e.jpg)
从关系数据库到人工智能：保险数据现代化之旅
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。
延伸解读
遗留系统：现代化的起点
文章指出，保险公司的遗留系统多建于20世纪70至80年代，使用COBOL和CICS等技术，如今团队中很少有人能维护。这些系统以及随时间演变的复杂数据模型，阻碍了创新和响应客户需求。因此，现代化不仅是技术升级，更是释放团队生产力和构建AI应用的前提。
数据分类：现代化的第一步
文章建议将数据源分为三类：结构化遗留数据（如理赔、保单表）、结构化JSON数据（如保单文件）和非结构化数据（如PDF、图片）。这种分类有助于选择正确的迁移和存储策略，例如使用Relational Migrator处理遗留表，或为图片生成向量嵌入。
从关系表到集合：迁移实例
文章提到一个具体案例：使用MongoDB Relational Migrator将21个关系表重构为5个MongoDB集合。这展示了如何简化复杂的数据模型，减少表连接，从而可能提高查询效率和开发灵活性。这种重构是数据现代化旅程中的关键一步。
交互方式演进：从查询到自然语言
数据存入Converged AI Data Store后，文章介绍了三种交互方式：数据库与全文搜索（支持分面、模糊搜索等）、向量搜索（处理非结构化数据）以及结合向量搜索和LLM的RAG（用自然语言提问并获得详细答案）。这为开发者和业务用户提供了不同层次的 data 访问能力。
Q&A
保险公司面临哪些数据挑战？
保险公司面临过时的遗留系统和复杂的数据模型等挑战。
MongoDB如何帮助保险公司现代化数据？
MongoDB通过迁移遗留系统、整合数据和提供高效查询功能来帮助保险公司现代化数据。
数据现代化的第一步是什么？
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。
如何使用MongoDB Relational Migrator进行数据迁移？
使用MongoDB Relational Migrator可以将21个表迁移为5个MongoDB集合。
什么是Converged AI Data Store？
Converged AI Data Store是一个集成和组织企业数据的平台，支持机器学习和人工智能应用的开发。
如何利用向量搜索处理非结构化数据？
可以通过创建向量搜索索引并对嵌入的照片运行向量查询来处理非结构化数据。
