Tilores Identity RAG 사용법: LLM 성능 향상하기

Tilores Identity RAG 소개

Tilores Identity RAG (검색 증강 생성)은 효과적인 고객 데이터 통합 및 검색을 제공하여 대규모 언어 모델(LLM)의 기능을 향상시키기 위해 설계된 고급 플랫폼입니다. 여러 소스에 흩어져 있는 구조화된 고객 데이터에 접근하는 LLM의 과제를 해결합니다. 실시간 퍼지 검색 기술을 활용하여 Tilores는 철자 오류나 불완전한 일치 용어의 경우에도 LLM이 통합된 고객 데이터를 정확하게 검색할 수 있게 합니다.

Tilores Identity RAG를 통해 데이터 과학자들은 LLM을 여러 시스템에서 고객 정보를 원활하게 검색하고 통합할 수 있도록 연결할 수 있습니다. 이 통합은 동적 고객 프로필 생성을 가능하게 하여 LLM이 맥락적으로 관련성 있고 정확한 응답을 쿼리에 제공할 수 있도록 합니다. 이 플랫폼은 특히 고객 서비스, 사기 탐지, 개인화된 마케팅 애플리케이션에 유용하며, 조직에 고객에 대한 포괄적인 360도 뷰를 제공합니다. 전반적으로 Tilores Identity RAG는 기업이 운영 효율성과 고객 만족도를 향상시키면서 AI 기반 상호작용을 강화할 수 있도록 지원합니다.

Tilores Identity RAG

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

Tilores Identity RAG는 대규모 언어 모델(LLM)을 위한 고객 데이터 검색, 통합 및 검색 서비스를 제공하는 플랫폼으로, 실시간 퍼지 검색 기술을 사용하여 정확하고 관련성 있으며 통합된 고객 데이터 응답을 제공합니다.

웹사이트 방문

Tilores Identity RAG의 사용 사례

다음은 Tilores Identity RAG의 주요 사용 사례입니다:

1. 고객 서비스 챗봇 Tilores Identity RAG는 챗봇이 여러 시스템에서 통합된 고객 데이터에 빠르게 접근하여 개인화되고 정확한 응답을 제공할 수 있게 합니다. 퍼지 매칭 기능을 통해 챗봇은 오타나 불완전한 정보에도 고객을 식별할 수 있습니다.
2. 사기 탐지 실시간으로 고객 데이터를 통합함으로써 Tilores Identity RAG는 엔티티 간의 의심스러운 패턴과 관계를 감지하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 사기 탐지 시스템은 계정과 거래 전반에 걸쳐 잠재적인 사기 활동을 더 정확하게 플래그할 수 있습니다.
3. 개인화된 마케팅 마케터는 통합된 고객 프로필을 활용하여 매우 타겟팅된 캠페인을 만들 수 있습니다. 데이터의 실시간 특성은 최신 고객 정보와 행동을 기반으로 마케팅 메시지가 관련성 있도록 보장합니다.
4. 규제 준수 엄격한 KYC 요구사항이 있는 산업의 경우, Tilores Identity RAG는 여러 소스에서 고객 정보를 집계하고 검증하는 프로세스를 단순화합니다. 이는 규정 준수를 위한 포괄적이고 정확한 뷰를 보장합니다.
5. 제품 추천 전자상거래 플랫폼은 통합된 고객 데이터를 사용하여 구매 이력, 브라우징 행동, 시스템 전반의 인구통계 정보를 고려한 더 관련성 있는 제품 추천을 생성할 수 있습니다.

Tilores Identity RAG에 접근하는 방법

Tilores Identity RAG에 접근하는 것은 데이터 과학자가 고객 데이터를 효과적으로 통합하고 검색할 수 있게 하는 간단한 프로세스입니다. 시작하려면 다음 단계를 따르세요:

1단계: 무료 Tilores 계정 만들기

Tilores 웹사이트를 방문하여 무료 계정에 가입하세요. 이 계정을 통해 Identity RAG 기능과 고객 데이터 관리를 돕는 다른 도구에 접근할 수 있습니다.

2단계: GitHub에서 LangChain 통합 탐색

계정을 만든 후, GitHub의 LangChain 통합을 확인하세요. 이 통합을 통해 LLM(Large Language Model)을 Tilores에 연결하여 여러 소스에서 고객 데이터를 검색하고 통합하는 기능을 향상시킬 수 있습니다.

3단계: Identity RAG 기반 LLM 애플리케이션 개발

통합에 익숙해지면 애플리케이션 구축을 시작하세요. Tilores API를 활용하여 통합된 고객 데이터를 검색하고 검색된 데이터를 다양한 쿼리와 분석에 사용할 수 있습니다. 이 단계는 LLM의 전반적인 성능을 향상시키는 동적 고객 프로필을 만드는 데 중요합니다.

이러한 단계를 따르면 더 나은 데이터 관리와 검색을 위해 Tilores Identity RAG를 효과적으로 활용할 수 있습니다.

Tilores Identity RAG 사용 방법

1단계: 무료 Tilores 계정 만들기

Tilores 가입 페이지를 방문하여 무료 계정에 등록하세요. 이 계정을 통해 Identity RAG 기능에 접근하고 고객 데이터를 원활하게 관리할 수 있습니다.

2단계: GitHub에서 LangChain 통합 탐색

GitHub에서 LangChain 통합 저장소를 확인하세요. 이 통합을 통해 대규모 언어 모델(LLM)을 Tilores와 연결하여 통합된 고객 데이터 검색을 용이하게 할 수 있습니다.

3단계: 고객 데이터 검색 활용

계정 설정과 통합이 완료되면 고객 데이터 쿼리를 시작할 수 있습니다. Tilores API를 사용하여 다양한 소스 시스템에서 관련성 있고 정확한 정보를 가져와 LLM이 실시간으로 통합된 고객 프로필에 접근할 수 있도록 합니다.

4단계: LLM 애플리케이션 구축

통합된 데이터에 접근할 수 있게 되면 강력한 LLM 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 쿼리 시 생성되는 동적 고객 프로필을 활용하여 애플리케이션의 응답 정확도와 관련성을 향상시킵니다.

5단계: 확장 및 최적화

애플리케이션이 성장함에 따라 Tilores의 관리형 및 분산 인프라를 활용하여 고객 데이터 검색을 쉽게 확장할 수 있습니다. 이를 통해 비즈니스 요구 사항이 발전함에 따라 빠르고 정확하며 확장 가능한 운영을 보장합니다.

이러한 단계를 따르면 향상된 고객 데이터 관리 및 검색을 위해 Tilores Identity RAG의 기능을 효과적으로 활용할 수 있습니다.

Tilores Identity RAG에서 계정 만드는 방법

Tilores Identity RAG에서 계정을 만드는 것은 간단한 과정입니다. 시작하려면 다음 간단한 단계를 따르세요:

1단계: Tilores 웹사이트 방문

Tilores Identity RAG 홈페이지로 이동하세요. 이 페이지에서는 플랫폼의 기능과 이점에 대한 개요를 제공하여 고객 데이터를 통합하고 검색하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 이해할 수 있습니다.

2단계: "무료로 시작하기" 클릭

홈페이지에서 "무료로 시작하기" 버튼을 찾으세요. 이 버튼을 클릭하면 계정 등록 페이지로 이동합니다. 이 버튼을 클릭하면 선불 비용 없이 계정 생성 프로세스를 시작할 수 있습니다.

3단계: 등록 양식 작성

이메일 주소와 안전한 비밀번호를 포함한 세부 정보로 등록 양식을 작성하세요. 계정을 보호하기 위해 강력한 비밀번호를 사용해야 합니다.

4단계: 이메일 확인

양식을 제출한 후 확인 이메일을 받게 됩니다. 이메일에 제공된 링크를 클릭하여 계정을 확인하세요. 이 단계는 계정을 활성화하고 보안을 보장하는 데 필수적입니다.

5단계: 계정에 로그인

이메일이 확인되면 Tilores 웹사이트로 돌아가 이메일과 비밀번호로 로그인하세요. 이제 Tilores Identity RAG의 기능을 탐색하고 고객 데이터 통합을 시작할 준비가 되었습니다!

이러한 단계를 따르면 Tilores Identity RAG에서 쉽게 계정을 만들고 그 기능을 활용하기 시작할 수 있습니다.

Tilores Identity RAG 사용 팁

1. LangChain과 통합: Tilores와 LangChain의 원활한 통합을 활용하여 LLM의 기능을 향상시키세요. 이 통합을 통해 빠른 데이터 검색과 통합이 가능해져 모델이 가장 관련성 있고 최신 고객 정보에 접근할 수 있습니다.
2. 실시간 데이터 활용: 데이터 소스를 지속적으로 업데이트하여 Tilores의 실시간 API를 최대한 활용하세요. 이를 통해 LLM이 최신 고객 상호작용과 거래를 기반으로 정확하고 맥락에 맞는 응답을 제공할 수 있습니다.
3. 데이터 통합에 집중: 여러 소스에서 흩어진 고객 데이터를 통합하는 Tilores의 능력을 활용하세요. 이는 단일 진실 소스를 만들어 LLM이 쿼리 시 동적 고객 프로필을 구축할 수 있게 하여 응답의 정확성을 향상시킵니다.
4. 검색 쿼리 실험: 다양한 검색 쿼리와 매개변수를 테스트하여 시스템이 데이터를 어떻게 검색하는지 이해하세요. 이를 통해 쿼리를 최적화하여 더 나은 성능과 더 관련성 있는 결과를 얻을 수 있습니다.
5. 지원 및 리소스 활용: Tilores에 대한 문서, GitHub 리소스, 커뮤니티 토론을 활용하는 것을 주저하지 마세요. 이러한 것들에 참여하면 다른 사용자로부터 귀중한 통찰력과 팁을 얻을 수 있습니다.

이러한 팁을 따르면 Tilores Identity RAG의 잠재력을 최대화하고 AI 기반 고객 상호작용의 효율성을 향상시킬 수 있습니다.