Tilores Identity RAG 功能

Tilores Identity RAG 是一个为大型语言模型 (LLM) 提供客户数据搜索、统一和检索服务的平台,使用实时模糊搜索技术提供准确、相关和统一的客户数据响应。
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Tilores Identity RAG 的主要功能

Tilores Identity RAG 是一个为大型语言模型(LLMs)提供客户数据搜索、统一和检索服务的平台。它使用实时模糊搜索技术来处理拼写错误和不准确的信息,提供准确、相关和统一的客户数据响应。该系统连接多个源系统,统一分散的客户数据,使 LLMs 能够使用这些统一数据来回答查询或作为后续非结构化数据查询的上下文。
模糊搜索: 利用实时模糊搜索技术处理拼写错误和不准确信息,确保准确和相关的客户数据检索。
数据统一: 使用模糊匹配技术统一来自不同源系统的分散客户数据,即使属性不完全相同。
LLM 集成: 通过 LangChain 无缝集成 LLMs,使它们能够访问和利用统一的客户数据来响应查询。
可扩展的基础设施: 提供托管和分布式的基础设施,随着 LLMs 的增长扩展客户数据处理能力。
实时动态画像: 在查询时构建动态客户画像,为 LLMs 提供最新的统一客户数据访问。

Tilores Identity RAG 的使用场景

选民欺诈检测: 使用 Tilores Identity RAG 统一和检索选民数据,以检测美国的欺诈活动。
公司注册信息查询: 通过 Tilores Identity RAG 在英国提供的 API 快速检索公司注册信息。
CRM 数据去重: 利用 Tilores Identity RAG 统一 CRM 系统中的客户数据,减少重复记录。
KYC 和 AML 合规: 利用 Tilores Identity RAG 进行实时客户数据监控和金融服务业的合规检查。

优点

通过统一和实时的客户数据提高 LLMs 的准确性
通过模糊搜索处理拼写错误和不准确信息
通过托管基础设施轻松扩展
通过 LangChain 和数据连接器提供快速集成

缺点

可能需要为数据源进行初始设置和配置
统一来自多个来源的客户数据时可能存在隐私问题

Tilores Identity RAG 月度流量趋势

Tilores Identity RAG 上个月收到了 11.3k 次访问,显示出 -25.3% 的显著下降。根据我们的分析,这一趋势与人工智能工具领域的典型市场动态相符。
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