Introduzione a Tilores Identity RAG
Tilores Identity RAG (Retrieval-Augmented Generation) è una piattaforma avanzata progettata per migliorare le capacità dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) fornendo un'efficace unificazione e recupero dei dati dei clienti. Affronta le sfide affrontate dagli LLM nell'accesso ai dati strutturati dei clienti che spesso sono sparsi su più fonti. Sfruttando la tecnologia di ricerca fuzzy in tempo reale, Tilores consente agli LLM di recuperare con precisione i dati unificati dei clienti, anche in caso di errori di ortografia o termini di corrispondenza incompleti.
Con Tilores Identity RAG, i data scientist possono collegare i loro LLM per cercare e unificare senza problemi le informazioni dei clienti da sistemi disparati. Questa integrazione consente la creazione dinamica di profili dei clienti, garantendo che gli LLM possano fornire risposte contestualmente rilevanti e accurate alle query. La piattaforma è particolarmente vantaggiosa per applicazioni nel servizio clienti, nel rilevamento delle frodi e nel marketing personalizzato, fornendo alle organizzazioni una visione completa a 360 gradi dei loro clienti. Nel complesso, Tilores Identity RAG consente alle aziende di migliorare le loro interazioni basate sull'IA migliorando al contempo l'efficienza operativa e la soddisfazione dei clienti.
Casi d'uso di Tilores Identity RAG
Ecco alcuni casi d'uso chiave per Tilores Identity RAG:
- Chatbot per il servizio clienti Tilores Identity RAG consente ai chatbot di accedere rapidamente ai dati unificati dei clienti attraverso i sistemi, fornendo risposte personalizzate e accurate. Le capacità di corrispondenza fuzzy consentono al chatbot di identificare i clienti anche con errori di battitura o informazioni incomplete.
- Rilevamento delle frodi Unificando i dati dei clienti in tempo reale, Tilores Identity RAG aiuta a rilevare modelli sospetti e relazioni tra entità. Ciò consente ai sistemi di rilevamento delle frodi di segnalare con maggiore precisione attività potenzialmente fraudolente tra conti e transazioni.
- Marketing personalizzato I marketer possono sfruttare i profili unificati dei clienti per creare campagne altamente mirate. La natura in tempo reale dei dati garantisce che i messaggi di marketing siano rilevanti in base alle informazioni e ai comportamenti più aggiornati dei clienti.
- Conformità normativa Per i settori con rigorosi requisiti KYC, Tilores Identity RAG semplifica il processo di aggregazione e verifica delle informazioni dei clienti da più fonti. Ciò garantisce una visione completa e accurata ai fini della conformità.
- Raccomandazioni di prodotti Le piattaforme di e-commerce possono utilizzare i dati unificati dei clienti per generare raccomandazioni di prodotti più pertinenti, tenendo conto della cronologia degli acquisti, del comportamento di navigazione e delle informazioni demografiche tra i sistemi.
Come accedere a Tilores Identity RAG
L'accesso a Tilores Identity RAG è un processo semplice che consente ai data scientist di unificare e recuperare efficacemente i dati dei clienti. Segui questi passaggi per iniziare:
Passo 1: Crea un account Tilores gratuito
Visita il sito web di Tilores e registrati per un account gratuito. Questo account ti darà accesso alle funzionalità di Identity RAG e ad altri strumenti che aiutano nella gestione dei dati dei clienti.
Passo 2: Esplora l'integrazione LangChain su GitHub
Dopo aver creato il tuo account, dai un'occhiata all'integrazione LangChain su GitHub. Questa integrazione ti permette di collegare il tuo LLM (Large Language Model) a Tilores, migliorando la sua capacità di recuperare e unificare i dati dei clienti da più fonti.
Passo 3: Sviluppa la tua applicazione LLM basata su Identity RAG
Una volta che hai familiarizzato con l'integrazione, inizia a costruire la tua applicazione. Utilizza l'API di Tilores per cercare e recuperare dati unificati dei clienti, che possono poi essere utilizzati in varie query e analisi. Questo passo è cruciale per creare profili dinamici dei clienti che migliorano le prestazioni complessive del tuo LLM.
Seguendo questi passaggi, puoi sfruttare efficacemente Tilores Identity RAG per una migliore gestione e recupero dei dati.
Come utilizzare Tilores Identity RAG
Passo 1: Crea un account Tilores gratuito
Visita la pagina di registrazione di Tilores e registrati per un account gratuito. Questo account ti permetterà di accedere alle funzionalità di Identity RAG e di gestire i tuoi dati dei clienti senza problemi.
Passo 2: Esplora l'integrazione LangChain su GitHub
Dai un'occhiata al repository di integrazione LangChain su GitHub. Questa integrazione ti permette di collegare il tuo Large Language Model (LLM) con Tilores, facilitando il recupero di dati unificati dei clienti.
Passo 3: Utilizza il recupero dei dati dei clienti
Una volta che il tuo account è configurato e l'integrazione è completata, puoi iniziare a interrogare i tuoi dati dei clienti. Usa l'API di Tilores per estrarre informazioni rilevanti e accurate da vari sistemi di origine, assicurando che il tuo LLM abbia accesso in tempo reale a profili unificati dei clienti.
Passo 4: Costruisci la tua applicazione LLM
Con l'accesso ai dati unificati, ora puoi creare una potente applicazione LLM. Sfrutta i profili dinamici dei clienti generati al momento della query per migliorare l'accuratezza e la rilevanza delle risposte nella tua applicazione.
Passo 5: Scala e ottimizza
Man mano che la tua applicazione cresce, utilizza l'infrastruttura gestita e distribuita di Tilores per scalare senza sforzo il recupero dei dati dei clienti. Questo garantisce operazioni veloci, accurate e scalabili mentre le esigenze del tuo business si evolvono.
Seguendo questi passaggi, puoi sfruttare efficacemente le capacità di Tilores Identity RAG per una gestione e un recupero dei dati dei clienti migliorati.
Come creare un account su Tilores Identity RAG
Creare un account su Tilores Identity RAG è un processo semplice. Segui questi semplici passaggi per iniziare:
Passo 1: Visita il sito web di Tilores
Vai alla homepage di Tilores Identity RAG. Questa pagina fornisce una panoramica delle caratteristiche e dei vantaggi della piattaforma, permettendoti di capire come può aiutarti a unificare e recuperare i dati dei clienti.
Passo 2: Clicca su "Inizia gratuitamente"
Sulla homepage, cerca il pulsante "Inizia gratuitamente". Questo ti indirizzerà alla pagina di registrazione dell'account. Cliccando su questo pulsante potrai avviare il processo di creazione dell'account senza costi iniziali.
Passo 3: Compila il modulo di registrazione
Completa il modulo di registrazione con i tuoi dati, incluso il tuo indirizzo email e una password sicura. Assicurati che la tua password sia forte per proteggere il tuo account.
Passo 4: Verifica la tua email
Dopo aver inviato il modulo, riceverai un'email di verifica. Clicca sul link fornito nell'email per confermare il tuo account. Questo passaggio è essenziale per attivare il tuo account e garantire la sicurezza.
Passo 5: Accedi al tuo account
Una volta verificata la tua email, torna al sito web di Tilores e accedi utilizzando la tua email e password. Ora sei pronto per esplorare le funzionalità di Tilores Identity RAG e iniziare a unificare i tuoi dati dei clienti!
Seguendo questi passaggi, puoi facilmente creare un account su Tilores Identity RAG e iniziare a sfruttare le sue capacità.
Consigli per l'utilizzo di Tilores Identity RAG
- Integra con LangChain: Sfrutta l'integrazione senza soluzione di continuità di Tilores con LangChain per migliorare le capacità del tuo LLM. Questa integrazione consente un rapido recupero e unificazione dei dati, garantendo che il tuo modello abbia accesso alle informazioni dei clienti più rilevanti e aggiornate.
- Utilizza dati in tempo reale: Sfrutta al massimo l'API in tempo reale di Tilores aggiornando continuamente le tue fonti di dati. Questo assicura che il tuo LLM possa fornire risposte accurate e specifiche al contesto basate sulle ultime interazioni e transazioni dei clienti.
- Concentrati sull'unificazione dei dati: Approfitta della capacità di Tilores di unificare dati sparsi dei clienti da più fonti. Questo crea una singola fonte di verità, permettendo al tuo LLM di costruire profili dinamici dei clienti al momento della query, migliorando l'accuratezza delle risposte.
- Sperimenta con le query di ricerca: Testa varie query di ricerca e parametri per capire come il sistema recupera i dati. Questo può aiutarti a ottimizzare le tue query per prestazioni migliori e risultati più rilevanti.
- Sfrutta il supporto e le risorse: Non esitare a utilizzare la documentazione, le risorse GitHub e le discussioni della community disponibili per Tilores. Impegnarsi con questi può fornire preziose intuizioni e consigli da altri utenti.
Seguendo questi consigli, puoi massimizzare il potenziale di Tilores Identity RAG e migliorare l'efficienza delle tue interazioni con i clienti basate sull'IA.
