許多人工智慧（AI）投資的不確定回報與其對勞動力生產力的確實影響形成鮮明對比。哈佛商學院最近的一項研究顯示，生成式AI能提高工作效率，使員工的任務完成速度快25%，並提升成果品質。此外，生成式AI正重塑現代職場所需的“軟技能”，改善員工表現和整體工作滿意度，92%的高管強調了這一點。
AI能夠通過加強協作、重新技能培訓和填補新興角色來提升組織生產力，這為企業提供了顯著的競爭優勢。像4149.AI、Arc53和Lavender這樣的創業公司正把握這一機會，提供創新且強大的AI解決方案。
為了最大化生成式AI的收益，組織應將其專有數據整合進大型語言模型（LLMs）中。這種整合，搭配檢索增強生成（RAG），能克服LLMs的限制，例如過時的資訊。
“員工生產力已成為生成式AI能立即影響各類組織的關鍵領域，”MongoDB的首席市場及策略官Peder Ulander表示。“利用專有的操作數據對於釋放生成式AI的全部潛力至關重要，而MongoDB自豪地支持4149、Arc53和Lavender等進取精神的創業公司，開發能夠自動化和個性化常見任務的AI應用。”
4149：AI隊友
“工作是人們如何團結起來實現目標，而生成式AI提供了加強協作的絕佳機會，”4149的聯合創始人兼CEO Adrian Vatchinsky說。4149設想的未來是每個團隊都能在AI隊友的支持下達成目標，從研究到任務管理，AI幫助各項工作並肯定團隊的貢獻。
為實現這一願景，4149開發了一個主動式AI代理，根據團隊需求自動分配任務。這一功能的核心是一個反思系統，使AI能夠實時總結溝通內容並提取各項目中的有價值見解。4149選擇了MongoDB作為其底層數據庫技術，利用Atlas Vector Search進行最佳數據管理。
該平台處理項目文檔和團隊互動，在Atlas Vector Search中分類反思和見解，以減少數據冗餘。通過將見解與向量嵌入存儲在一起，4149加快了數據訪問速度，簡化了技術堆棧。高層見解進入動量管道，讓AI的決策能力得到提升。
“通過將我們的反思結構化為可查詢數據，我們顯著提高了生產力並減少了數據冗餘，”Vatchinsky解釋道。“現在，我們專注於確保人類與AI的互動既有效又有意義。”
DocsGPT：簡化開發者文檔
DocsGPT是由Arc53創建的開源文檔助手，作為開發者的幫助型聊天機器人。DocsGPT旨在簡化用戶友好的對話體驗，支持開發者在其知識庫上建立聊天機器人和自然語言接口。DocsGPT設計為一個靈活且平台無關的工具，能利用本地LLMs以增強安全性和隱私。
Arc53選擇MongoDB來解決快速迭代向量索引的關鍵挑戰，這對評估嵌入的檢索質量至關重要。MongoDB的技能使生成式AI應用的快速開發成為可能，並以最小的成本和複雜性確保通過統一API同步訪問源數據和元數據。
MongoDB Atlas被用於應用層存儲，為不斷演變的工具需求提供靈活解決方案。由於數據結構可能多樣，開發者因此受益於更便捷的訪問和更高效的AI驅動解決方案交付。
“用戶報告稱，使用AI輔助文檔聊天機器人時生產力保守提升20%，”Arc53聯合創始人Alex Tushynski指出。“為了提高信息檢索效果，對向量和嵌入進行迭代至關重要，而MongoDB的向量搜索正是此關鍵。”
Lavender：有效的銷售電子郵件
“Lavender旨在幫助用戶快速撰寫個性化、針對性強且高品質的電子郵件，以提高回覆率，讓電子郵件成為有力的外展工具，”Lavender的首席信息安全官Jared Smith解釋說。撰寫一封結構良好的郵件可能需要15到20分鐘，但Lavender通過自動化寫作輔助將此時間縮短至三到五分鐘。
利用OpenAI的GPT模型，Lavender作為寫作教練，與用戶合作生成個性化的電子郵件內容，優化格式，並通過分析評分及改進文案總體質量。
“通過增強非結構化郵件的信噪比，我們希望戰略性利用歷史數據來推動未來的互動，”Smith表示。“互動至關重要；我們經常看到回覆率激增200%到300%。”
Lavender在Google Cloud的MongoDB Atlas上運行，採用MongoDB的靈活文檔數據模型，簡化數據管理。這一靈活性使Lavender能夠高效提取混亂非結構化郵件數據中的見解，支持大量信息而無需繁瑣的架構遷移。
“MongoDB為我們的非結構化數據集提供了強大的結構，而關係型數據庫難以匹敵，成功擴展到數十億條記錄，”Smith說。“Atlas Vector Search加強了我們分析保存元數據和通過自然語言處理獲取更深層見解的能力。”
推進LLMs
“MongoDB的靈活文檔模型結合原生向量搜索能力，促進了RAG驅動應用的開發，”MongoDB的Peder Ulander指出。“我們的使命是使每個組織都能夠用數據進行創新，看到4149、Lavender和Arc53如何利用生成式AI提升團隊生產力令人振奮。”
專有數據與先進LLMs的獨特結合，使4149、Lavender和Arc53能夠釋放新可能性。雖然接觸眾多LLMs變得越來越普遍，但真正的力量在於有效利用組織數據。
借助MongoDB Atlas Vector Search等工具，企業可以實現RAG架構，確保AI應用提供相關的最新數據。選擇一個具備強大向量能力的合適數據庫對優化AI投資至關重要。
總結：創新的AI功能正在革新開發者工作流程，開發者正在創建轉變全球運營的AI應用。成功關鍵在於充分利用數據潛力。
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