Tilores Identity RAG 特徴
Tilores Identity RAGは、大規模言語モデル（LLM）向けに顧客データの検索、統合、取得サービスを提供するプラットフォームで、リアルタイムのファジー検索技術を使用して正確で関連性のある統合された顧客データ応答を提供します。
もっと見るTilores Identity RAGの主な機能
Tilores Identity RAGは、大規模言語モデル（LLM）のための顧客データ検索、統合、取得サービスを提供するプラットフォームです。リアルタイムのファジー検索技術を使用して、スペルミスや不正確な情報を処理し、正確で関連性のある統一された顧客データ応答を提供します。このシステムは複数のソースシステムに接続し、散在する顧客データを統合し、LLMがこの統一されたデータを使用してクエリに回答したり、次の非構造化データクエリのコンテキストとして利用できるようにします。
ファジー検索: リアルタイムのファジー検索技術を利用して、誤字や不正確さを処理し、正確で関連性のある顧客データの取得を保証します。
データ統合: 属性が同一でない場合でも、ファジーマッチングを使用して異なるソースシステムから散在する顧客データを統合します。
LLM統合: LangChainを通じてLLMとシームレスに統合し、クエリ応答のために統一された顧客データにアクセスして利用できるようにします。
スケーラブルなインフラストラクチャ: 顧客データ処理をLLMの成長に合わせてスケールさせるための管理された分散インフラストラクチャを提供します。
リアルタイム動的プロファイリング: クエリ時に動的な顧客プロファイルを構築し、LLMに最新の統一された顧客データへのアクセスを提供します。
Tilores Identity RAGの使用例
投票詐欺検出: Tilores Identity RAGを使用して、米国における不正行為を検出するために投票者データを統合し、取得します。
会社登録情報のクエリ: Tilores Identity RAGが提供するAPIを通じて、英国で会社登録情報を迅速に取得します。
CRMデータの重複排除: Tilores Identity RAGを利用して、CRMシステム内の顧客データを統合し、重複レコードを削減します。
KYCおよびAMLコンプライアンス: 金融サービスにおけるリアルタイムの顧客データ監視とコンプライアンスチェックにTilores Identity RAGを活用します。
メリット
統一されたリアルタイムの顧客データでLLMの精度を向上させます
ファジー検索を通じて誤字や不正確さを処理します
管理されたインフラストラクチャで簡単にスケールします
LangChainとデータコネクタを通じて迅速な統合を提供します
デメリット
データソースの初期設定と構成が必要な場合があります
複数のソースから顧客データを統合する際のプライバシーに関する懸念の可能性
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