Como Usar o Tilores Identity RAG: Aprimore Seu LLM

Introdução ao Tilores Identity RAG

Tilores Identity RAG (Geração Aumentada por Recuperação) é uma plataforma avançada projetada para aprimorar as capacidades de grandes modelos de linguagem (LLMs) fornecendo unificação e recuperação eficaz de dados de clientes. Ela aborda os desafios enfrentados pelos LLMs no acesso a dados estruturados de clientes que frequentemente estão dispersos em várias fontes. Ao aproveitar a tecnologia de busca fuzzy em tempo real, o Tilores permite que os LLMs recuperem com precisão dados unificados de clientes, mesmo em casos de erros ortográficos ou termos de correspondência incompletos.

Com o Tilores Identity RAG, cientistas de dados podem conectar seus LLMs para pesquisar e unificar informações de clientes de sistemas díspares de forma contínua. Essa integração permite a criação dinâmica de perfis de clientes, garantindo que os LLMs possam fornecer respostas contextualmente relevantes e precisas às consultas. A plataforma é particularmente benéfica para aplicações em atendimento ao cliente, detecção de fraudes e marketing personalizado, fornecendo às organizações uma visão abrangente de 360 graus de seus clientes. No geral, o Tilores Identity RAG capacita as empresas a aprimorar suas interações baseadas em IA, melhorando a eficiência operacional e a satisfação do cliente.

Tilores Identity RAG

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Large Language Models (LLMs)AI Customer Service AssistantAI Knowledge Management

Tilores Identity RAG é uma plataforma que fornece serviços de busca, unificação e recuperação de dados de clientes para grandes modelos de linguagem (LLMs), utilizando tecnologia de busca difusa em tempo real para entregar respostas precisas, relevantes e unificadas sobre dados de clientes.

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Casos de Uso do Tilores Identity RAG

Aqui estão alguns casos de uso principais para o Tilores Identity RAG:

1. Chatbots de Atendimento ao Cliente O Tilores Identity RAG permite que os chatbots acessem rapidamente dados unificados de clientes em vários sistemas, fornecendo respostas personalizadas e precisas. As capacidades de correspondência fuzzy permitem que o chatbot identifique clientes mesmo com erros de digitação ou informações incompletas.
2. Detecção de Fraudes Ao unificar dados de clientes em tempo real, o Tilores Identity RAG ajuda a detectar padrões suspeitos e relações entre entidades. Isso permite que os sistemas de detecção de fraudes sinalizem com mais precisão atividades potencialmente fraudulentas em contas e transações.
3. Marketing Personalizado Os profissionais de marketing podem aproveitar os perfis unificados de clientes para criar campanhas altamente direcionadas. A natureza em tempo real dos dados garante que as mensagens de marketing sejam relevantes com base nas informações e comportamentos mais atualizados dos clientes.
4. Conformidade Regulatória Para indústrias com requisitos rigorosos de KYC, o Tilores Identity RAG simplifica o processo de agregação e verificação de informações de clientes de várias fontes. Isso garante uma visão abrangente e precisa para fins de conformidade.
5. Recomendações de Produtos Plataformas de comércio eletrônico podem usar dados unificados de clientes para gerar recomendações de produtos mais relevantes, levando em conta o histórico de compras, comportamento de navegação e informações demográficas em vários sistemas.

Como Acessar o Tilores Identity RAG

Acessar o Tilores Identity RAG é um processo simples que permite aos cientistas de dados unificar e recuperar dados de clientes de forma eficaz. Siga estes passos para começar:

Passo 1: Crie uma Conta Gratuita no Tilores

Visite o site do Tilores e inscreva-se para obter uma conta gratuita. Esta conta lhe dará acesso aos recursos do Identity RAG e outras ferramentas que ajudam no gerenciamento de dados de clientes.

Passo 2: Explore a Integração com LangChain no GitHub

Após criar sua conta, confira a integração LangChain no GitHub. Esta integração permite que você conecte seu LLM (Modelo de Linguagem Grande) ao Tilores, aprimorando sua capacidade de recuperar e unificar dados de clientes de várias fontes.

Passo 3: Desenvolva Sua Aplicação LLM Baseada em Identity RAG

Uma vez familiarizado com a integração, comece a construir sua aplicação. Utilize a API do Tilores para pesquisar e recuperar dados unificados de clientes, que podem então ser usados em várias consultas e análises. Este passo é crucial para criar perfis dinâmicos de clientes que aprimoram o desempenho geral do seu LLM.

Seguindo estes passos, você pode efetivamente aproveitar o Tilores Identity RAG para melhor gerenciamento e recuperação de dados.

Como Usar o Tilores Identity RAG

Passo 1: Crie uma Conta Gratuita no Tilores

Visite a página de inscrição do Tilores e registre-se para obter uma conta gratuita. Esta conta permitirá que você acesse os recursos do Identity RAG e gerencie seus dados de clientes de forma contínua.

Passo 2: Explore a Integração com LangChain no GitHub

Confira o repositório de integração LangChain no GitHub. Esta integração permite que você conecte seu Modelo de Linguagem Grande (LLM) ao Tilores, facilitando a recuperação de dados unificados de clientes.

Passo 3: Utilize a Recuperação de Dados de Clientes

Uma vez que sua conta esteja configurada e a integração concluída, você pode começar a consultar seus dados de clientes. Use a API do Tilores para extrair informações relevantes e precisas de vários sistemas de origem, garantindo que seu LLM tenha acesso em tempo real a perfis unificados de clientes.

Passo 4: Construa Sua Aplicação LLM

Com acesso a dados unificados, você pode agora criar uma poderosa aplicação LLM. Aproveite os perfis dinâmicos de clientes gerados no momento da consulta para melhorar a precisão e relevância das respostas em sua aplicação.

Passo 5: Escale e Otimize

À medida que sua aplicação cresce, utilize a infraestrutura gerenciada e distribuída do Tilores para escalar sua recuperação de dados de clientes sem esforço. Isso garante operações rápidas, precisas e escaláveis à medida que as necessidades do seu negócio evoluem.

Seguindo estes passos, você pode efetivamente aproveitar as capacidades do Tilores Identity RAG para um gerenciamento e recuperação aprimorados de dados de clientes.

Como Criar uma Conta no Tilores Identity RAG

Criar uma conta no Tilores Identity RAG é um processo simples. Siga estes passos simples para começar:

Passo 1: Visite o Site do Tilores

Acesse a página inicial do Tilores Identity RAG. Esta página fornece uma visão geral dos recursos e benefícios da plataforma, permitindo que você entenda como ela pode ajudar a unificar e recuperar dados de clientes.

Passo 2: Clique em "Começar Gratuitamente"

Na página inicial, procure o botão "Começar Gratuitamente". Isso o direcionará para a página de registro de conta. Clicar neste botão permite que você inicie o processo de criação de conta sem custos iniciais.

Passo 3: Preencha o Formulário de Registro

Complete o formulário de registro com seus detalhes, incluindo seu endereço de e-mail e uma senha segura. Certifique-se de que sua senha seja forte para proteger sua conta.

Passo 4: Verifique Seu E-mail

Após enviar o formulário, você receberá um e-mail de verificação. Clique no link fornecido no e-mail para confirmar sua conta. Este passo é essencial para ativar sua conta e garantir a segurança.

Passo 5: Faça Login em Sua Conta

Uma vez que seu e-mail seja verificado, retorne ao site do Tilores e faça login usando seu e-mail e senha. Agora você está pronto para explorar os recursos do Tilores Identity RAG e começar a unificar seus dados de clientes!

Seguindo estes passos, você pode facilmente criar uma conta no Tilores Identity RAG e começar a aproveitar suas capacidades.

Dicas para Usar o Tilores Identity RAG

1. Integre com LangChain: Aproveite a integração perfeita do Tilores com LangChain para aprimorar as capacidades do seu LLM. Esta integração permite a recuperação e unificação rápida de dados, garantindo que seu modelo tenha acesso às informações de clientes mais relevantes e atualizadas.
2. Utilize Dados em Tempo Real: Aproveite ao máximo a API em tempo real do Tilores atualizando continuamente suas fontes de dados. Isso garante que seu LLM possa fornecer respostas precisas e específicas ao contexto com base nas interações e transações mais recentes dos clientes.
3. Foque na Unificação de Dados: Aproveite a capacidade do Tilores de unificar dados dispersos de clientes de várias fontes. Isso cria uma única fonte de verdade, permitindo que seu LLM construa perfis dinâmicos de clientes no momento da consulta, o que melhora a precisão das respostas.
4. Experimente com Consultas de Pesquisa: Teste várias consultas de pesquisa e parâmetros para entender como o sistema recupera dados. Isso pode ajudar você a otimizar suas consultas para melhor desempenho e resultados mais relevantes.
5. Aproveite o Suporte e Recursos: Não hesite em utilizar a documentação, recursos do GitHub e discussões da comunidade disponíveis para o Tilores. Envolver-se com esses recursos pode fornecer insights valiosos e dicas de outros usuários.

Seguindo estas dicas, você pode maximizar o potencial do Tilores Identity RAG e melhorar a eficiência de suas interações com clientes baseadas em IA.