Cómo usar Tilores Identity RAG: Mejora tu LLM

Introducción a Tilores Identity RAG

Tilores Identity RAG (Generación Aumentada por Recuperación) es una plataforma avanzada diseñada para mejorar las capacidades de los modelos de lenguaje grande (LLMs) proporcionando una unificación y recuperación efectiva de datos de clientes. Aborda los desafíos que enfrentan los LLMs para acceder a datos estructurados de clientes que a menudo están dispersos en múltiples fuentes. Al aprovechar la tecnología de búsqueda difusa en tiempo real, Tilores permite a los LLMs recuperar con precisión datos unificados de clientes, incluso en casos de errores ortográficos o términos de coincidencia incompletos.

Con Tilores Identity RAG, los científicos de datos pueden conectar sus LLMs para buscar y unificar sin problemas la información del cliente de sistemas dispares. Esta integración permite la creación dinámica de perfiles de clientes, asegurando que los LLMs puedan ofrecer respuestas contextualmente relevantes y precisas a las consultas. La plataforma es particularmente beneficiosa para aplicaciones en servicio al cliente, detección de fraudes y marketing personalizado, proporcionando a las organizaciones una visión completa de 360 grados de sus clientes. En general, Tilores Identity RAG permite a las empresas mejorar sus interacciones impulsadas por IA mientras mejora la eficiencia operativa y la satisfacción del cliente.

Tilores Identity RAG

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

Tilores Identity RAG es una plataforma que proporciona servicios de búsqueda, unificación y recuperación de datos de clientes para modelos de lenguaje grande (LLMs), utilizando tecnología de búsqueda difusa en tiempo real para ofrecer respuestas de datos de clientes precisas, relevantes y unificadas.

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Casos de Uso de Tilores Identity RAG

Aquí hay algunos casos de uso clave para Tilores Identity RAG:

1. Chatbots de Servicio al Cliente Tilores Identity RAG permite a los chatbots acceder rápidamente a datos unificados de clientes en todos los sistemas, proporcionando respuestas personalizadas y precisas. Las capacidades de coincidencia difusa permiten al chatbot identificar a los clientes incluso con errores tipográficos o información incompleta.
2. Detección de Fraudes Al unificar los datos de los clientes en tiempo real, Tilores Identity RAG ayuda a detectar patrones sospechosos y relaciones entre entidades. Esto permite que los sistemas de detección de fraudes marquen con mayor precisión las actividades potencialmente fraudulentas en cuentas y transacciones.
3. Marketing Personalizado Los especialistas en marketing pueden aprovechar los perfiles unificados de clientes para crear campañas altamente dirigidas. La naturaleza en tiempo real de los datos asegura que los mensajes de marketing sean relevantes basados en la información y comportamientos más actualizados del cliente.
4. Cumplimiento Regulatorio Para industrias con requisitos estrictos de KYC, Tilores Identity RAG simplifica el proceso de agregación y verificación de información del cliente de múltiples fuentes. Esto asegura una visión completa y precisa para fines de cumplimiento.
5. Recomendaciones de Productos Las plataformas de comercio electrónico pueden usar datos unificados de clientes para generar recomendaciones de productos más relevantes, teniendo en cuenta el historial de compras, el comportamiento de navegación y la información demográfica en todos los sistemas.

Cómo Acceder a Tilores Identity RAG

Acceder a Tilores Identity RAG es un proceso sencillo que permite a los científicos de datos unificar y recuperar datos de clientes de manera efectiva. Sigue estos pasos para comenzar:

Paso 1: Crea una Cuenta Gratuita en Tilores

Visita el sitio web de Tilores y regístrate para obtener una cuenta gratuita. Esta cuenta te dará acceso a las funciones de Identity RAG y otras herramientas que ayudan en la gestión de datos de clientes.

Paso 2: Explora la Integración de LangChain en GitHub

Después de crear tu cuenta, echa un vistazo a la integración de LangChain en GitHub. Esta integración te permite conectar tu LLM (Modelo de Lenguaje Grande) a Tilores, mejorando su capacidad para recuperar y unificar datos de clientes de múltiples fuentes.

Paso 3: Desarrolla tu Aplicación LLM Basada en Identity RAG

Una vez que estés familiarizado con la integración, comienza a construir tu aplicación. Utiliza la API de Tilores para buscar y recuperar datos unificados de clientes, que luego pueden ser utilizados en varias consultas y análisis. Este paso es crucial para crear perfiles dinámicos de clientes que mejoren el rendimiento general de tu LLM.

Siguiendo estos pasos, puedes aprovechar efectivamente Tilores Identity RAG para una mejor gestión y recuperación de datos.

Cómo Usar Tilores Identity RAG

Paso 1: Crea una Cuenta Gratuita en Tilores

Visita la página de registro de Tilores y regístrate para obtener una cuenta gratuita. Esta cuenta te permitirá acceder a las funciones de Identity RAG y gestionar tus datos de clientes sin problemas.

Paso 2: Explora la Integración de LangChain en GitHub

Echa un vistazo al repositorio de integración de LangChain en GitHub. Esta integración te permite conectar tu Modelo de Lenguaje Grande (LLM) con Tilores, facilitando la recuperación de datos unificados de clientes.

Paso 3: Utiliza la Recuperación de Datos de Clientes

Una vez que tu cuenta esté configurada y la integración esté completa, puedes comenzar a consultar tus datos de clientes. Utiliza la API de Tilores para extraer información relevante y precisa de varios sistemas fuente, asegurando que tu LLM tenga acceso en tiempo real a perfiles unificados de clientes.

Paso 4: Construye tu Aplicación LLM

Con acceso a datos unificados, ahora puedes crear una poderosa aplicación LLM. Aprovecha los perfiles dinámicos de clientes generados en el momento de la consulta para mejorar la precisión y relevancia de las respuestas en tu aplicación.

Paso 5: Escala y Optimiza

A medida que tu aplicación crece, utiliza la infraestructura gestionada y distribuida de Tilores para escalar sin esfuerzo tu recuperación de datos de clientes. Esto asegura operaciones rápidas, precisas y escalables a medida que evolucionan las necesidades de tu negocio.

Siguiendo estos pasos, puedes aprovechar efectivamente las capacidades de Tilores Identity RAG para una gestión y recuperación mejorada de datos de clientes.

Cómo Crear una Cuenta en Tilores Identity RAG

Crear una cuenta en Tilores Identity RAG es un proceso sencillo. Sigue estos simples pasos para comenzar:

Paso 1: Visita el Sitio Web de Tilores

Ve a la página de inicio de Tilores Identity RAG. Esta página proporciona una visión general de las características y beneficios de la plataforma, permitiéndote entender cómo puede ayudarte a unificar y recuperar datos de clientes.

Paso 2: Haz Clic en "Comenzar Gratis"

En la página de inicio, busca el botón "Comenzar Gratis". Esto te dirigirá a la página de registro de cuenta. Hacer clic en este botón te permite iniciar el proceso de creación de cuenta sin costos iniciales.

Paso 3: Completa el Formulario de Registro

Completa el formulario de registro con tus datos, incluyendo tu dirección de correo electrónico y una contraseña segura. Asegúrate de que tu contraseña sea fuerte para proteger tu cuenta.

Paso 4: Verifica tu Correo Electrónico

Después de enviar el formulario, recibirás un correo electrónico de verificación. Haz clic en el enlace proporcionado en el correo electrónico para confirmar tu cuenta. Este paso es esencial para activar tu cuenta y garantizar la seguridad.

Paso 5: Inicia Sesión en tu Cuenta

Una vez que tu correo electrónico esté verificado, vuelve al sitio web de Tilores e inicia sesión usando tu correo electrónico y contraseña. ¡Ahora estás listo para explorar las características de Tilores Identity RAG y comenzar a unificar tus datos de clientes!

Siguiendo estos pasos, puedes crear fácilmente una cuenta en Tilores Identity RAG y comenzar a aprovechar sus capacidades.

Consejos para Usar Tilores Identity RAG

1. Integra con LangChain: Aprovecha la integración perfecta de Tilores con LangChain para mejorar las capacidades de tu LLM. Esta integración permite una recuperación y unificación rápida de datos, asegurando que tu modelo tenga acceso a la información de cliente más relevante y actualizada.
2. Utiliza Datos en Tiempo Real: Aprovecha al máximo la API en tiempo real de Tilores actualizando continuamente tus fuentes de datos. Esto asegura que tu LLM pueda proporcionar respuestas precisas y específicas al contexto basadas en las interacciones y transacciones más recientes de los clientes.
3. Enfócate en la Unificación de Datos: Aprovecha la capacidad de Tilores para unificar datos dispersos de clientes de múltiples fuentes. Esto crea una única fuente de verdad, permitiendo que tu LLM construya perfiles dinámicos de clientes en el momento de la consulta, lo que mejora la precisión de las respuestas.
4. Experimenta con Consultas de Búsqueda: Prueba varias consultas de búsqueda y parámetros para entender cómo el sistema recupera datos. Esto puede ayudarte a optimizar tus consultas para un mejor rendimiento y resultados más relevantes.
5. Aprovecha el Soporte y los Recursos: No dudes en utilizar la documentación, los recursos de GitHub y las discusiones de la comunidad disponibles para Tilores. Participar en estos puede proporcionar valiosas ideas y consejos de otros usuarios.

Siguiendo estos consejos, puedes maximizar el potencial de Tilores Identity RAG y mejorar la eficiencia de tus interacciones con clientes impulsadas por IA.