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Questflow借助MongoDB Atlas赋能AI员工#xff0c;助力中小型初创企业自动化工作流程#xff0c;简化数据分析#xff0c;提升客户体验#xff0c;推动AI与员工的协作#xff0c;重新定义未来工作方式。
协作式AI自动化平台 无需编码即可拥有自己的…
MongoDB客户案例导读
Questflow借助MongoDB Atlas赋能AI员工助力中小型初创企业自动化工作流程简化数据分析提升客户体验推动AI与员工的协作重新定义未来工作方式。
协作式AI自动化平台 无需编码即可拥有自己的AI员工
在Questflow首席执行官许博约Bob Xu看来人类的工作方式正在发生着天翻地覆的变化。过去以人为主未来将是人与AI共生甚至出现1N的情况即1个人类员工与多个AI员工。大量的工作将会安排给AI员工自动化完成人类员工则负责必要的衔接、审批、复核等工作。
Questflow是一家由奇绩创坛投资的专注于多AI智能体调度的初创公司搭建了一个去中心化的自动化AI智能体网络通过分发真实世界的需求和激励给到多个AI智能体来完成任务。与注重传统机器人自动化RPA的竞争对手相比Questflow提供了全新的多AI智能体调度体系允许人为介入工作流进行任务或交易的审批打通新一代的工作流协作方式。
Questflow去中心化AI智能体网络
Questflow目前主要面向资源有限、团队规模较小的中小型初创企业让他们能够轻松拥有自己的AI员工快速实现某些工作流程的自动化如市场信息的收集与分析、新媒体内容的发布、邮件回复、会议记录与摘要等等而无需自己开发一套自动化体系在Questflow平台上就即可完成一系列智能工作和服务。 业务挑战
AI员工需要更个性化、动态化
数据支撑需要更灵活、更有效
AI时代拥有AI员工已成为一个趋势。AI员工可以执行重复性、繁琐或需要大量数据处理的工作如数据分析、客户服务、文档处理等可以集成到网站、移动应用程序或消息应用程序等各种平台中为用户提供实时帮助和支持。
而AI员工作为Questflow的主推产品Questflow更多思考的是如何使AI员工不只是像真人一样灵活而且要比真人还更加高效。这就要求实现以下三个方面
● 每一个AI员工都应是动态延展的而不是静态的。例如一个员工初到一个公司可能拥有基本教育背景和对行业、公司的基本了解但随着工作开展他不断将自身知识储备与工作实践相结合不断记忆与学习。AI员工更应如此。
● 每一个AI员工都应是个性化的而不是整齐划一的。每一个团队都会自己去创建一些专属的AI员工从零去搭建就需要赋予每个AI员工以不同的记忆能力、不同的分析能力、协调能力等等。
● 每一个AI员工的工作路径都应是顺畅的而不是卡顿的。Questflow最核心的业务是可以通过自然语言描述帮助AI员工自动化完成任务但是在执行的过程中需要有推理、理解、执行等多个环节。基于AI模型的限制或是数据分析的限制目前各个环节之间衔接还不够顺畅。
AI员工越智能就需要越强大的数据库软件作为背后的支撑。当今社会正在同时经历“非结构化数据”与“人工智能”两场变革AI员工要想变得动态化、个性化以及其工作路径变得顺畅都需要后台处理大量非结构化数据。各类人工智能技术为人们提供了理解非结构化数据的途径也就是将文本、图像、音频等非结构化数据嵌入为向量表示并存储在向量数据库中以便进行快速的相似度搜索和数据分析。
面对更高的工作标准Questflow采用MongoDB Atlas并将其应用于其数据管理服务。
解决方案
简化数据分析和程序开发
开创客户体验服务新局面
MongoDB Atlas是一个开创性的开发者数据平台集成了操作、分析和生成AI数据服务简化了智能应用程序的开发。
Questflow联合创始人兼首席技术官储奎Carney Chu表示“要重新定义未来的工作方式首先要重新定义我们自己的工作方式即以出色的数据存储和处理能力提升我们AI员工的工作能力。MongoDB的适配性很强尤其MongoDB Atlas作为针对AI量身打造的数据库解决方案与我们的业务方向高度契合。”
向量数据存储
Questflow的产品形态都是通过类似ChatGpt的对话方式针对用户提出的问题帮助自动化解决后台需要做大量向量数据存储和处理的工作。将向量数据存储在MongoDB Atlas中客户将在平台中利用Atlas向量搜索进而提供高精度的GenAI内容。MongoDB可以从知识库嵌入的角度支持客户传统数据和支持向量数据。在这种情况下客户可以在不需要开发人员任何努力的情况下就地进行混合搜索。
弹性扩容
虽然Questflow在初创阶段并未将数据库的升降级考虑进去但当公司运营至2年左右随着数据量的增加MongoDB自动将其数据库进行了升级。MongoDB所具有的这种弹性扩容能力很适合Questflow这类初创公司能够使开发人员专注于业务数据收集和分类服务而无需为日常运维分配时间与精力。
云端部署
Questflow选择在亚马逊云科技云上用MongDB Atlas以此实现开箱即用点点按钮通过后台配置一下即可。如果是本地部署将要配备运维人员和一整套机器环境所以在成本控制、便捷程度、安全管理等方面云端部署都具有明显的优势。
客户价值
为真正的人工智能合作打开大门
为突破性创新提供更多时间和资金
AI员工某种程度上就是用更少的资源实现更多的新工作方式。基于MongoDB Atlas的数据解决方案Questflow已帮助多家中小初创企业的创新提供了更多“时间和资金”。
如AI思维导图公司iMindMap通过Questflow实现了博客发布的自动化
开源VC数据库公司OpenVC通过Questflow实现了抓取、筛选和更新数据的自动化
在谈及未来创想时许博约Bob Xu谈到希望可以尽快超越与AI对话的模式。例如目前要创建一张海报用户可以通过与AI聊天让AI将海报创建完成但后续的修改还需在其他平台上完成用户体验被前后割裂。Questflow下一步要实现的就是可以多人对于AI产生的内容去进行协作修改、优化。
Questflow相信人类工作者和人工智能工作者之间将会有更多的合作并将为真正的人工智能合作打开大门最重要的是这种合作将为更多突破性创新提供时间和资金。
基于这一创想Questflow也正在涉足为大中企业提供自动化服务从日常邮件回复、社交媒体运营、市场营销等服务领域朝着为客户提供更深入、更全面的系统性服务迈进。如正在接触的某家国际知名奢侈品牌。在现有的社交媒体运营中该奢侈品牌往往是通过几百个不同社交账号进行新品的图文发布和客户维护每一个社交账号背后都是一个真人在实际操作。在未来Questflow完全可以为这类需求提供一整套的人工智能服务即多名AI员工团队协作的自动化。
在AI服务与用户体验共同提升的同时是数据库中数据量、数据复杂程度的几何式增长。在数据变得更为庞杂的过程中Questflow期待与MongoDB之间建立起的是一种共同应对挑战、共同解决问题的关系。
客户证言
Questflow联合创始人兼首席执行官许博约Bob Xu
“未来世界必定是一个人类与AI共生的世界。我们在努力让AI员工变得近在眼前而且能够不断学习和成长早日实现人类员工在Questflow平台上的多人协作共同对AI员工生成的内容或完成的工作进行修改或优化。这是我们的愿景即重新定义一种未来的工作方式。”
Questflow联合创始人兼首席技术官储奎Carney Chu
“早期创业公司一般都会面临人力、资金、人员梯度等方面的压力。通过MongoDB Atlas我们能够在一个统一的平台中存储和管理文档和向量数据而且无需考虑服务器和运维等因素。简化的逻辑处理管道降低了成本、提高了效率。作为一家初创公司这是一个巨大的优势。”
MongoDB Atlas
MongoDB Atlas 是 MongoDB 公司提供的 MongoDB 云服务由 MongoDB 数据库的开发团队构建和运维可以在亚马逊云科技、Microsoft Azure、Google Cloud Platform 云平台上轻松部署、运营和扩展。MongoDB Atlas 内建了 MongoDB 安全和运维最佳实践可自动完成基础设施的部署、数据库的构建、高可用部署、数据的全球分发、备份等即费时又需要大量经验运维工作。让您通过简单的界面和 API 就可以完成这些工作由此您可以将更多宝贵的时间花在构建您的应用上。
