Как использовать Tilores Identity RAG: Улучшите свою LLM

Введение в Tilores Identity RAG

Tilores Identity RAG (Retrieval-Augmented Generation) - это передовая платформа, разработанная для улучшения возможностей больших языковых моделей (LLMs) путем обеспечения эффективного объединения и извлечения данных о клиентах. Она решает проблемы, с которыми сталкиваются LLMs при доступе к структурированным данным о клиентах, которые часто разбросаны по нескольким источникам. Используя технологию нечеткого поиска в реальном времени, Tilores позволяет LLMs точно извлекать объединенные данные о клиентах даже в случаях орфографических ошибок или неполных условий соответствия.

С помощью Tilores Identity RAG специалисты по данным могут подключать свои LLMs для беспрепятственного поиска и объединения информации о клиентах из разрозненных систем. Эта интеграция позволяет динамически создавать профили клиентов, обеспечивая возможность LLMs предоставлять контекстуально релевантные и точные ответы на запросы. Платформа особенно полезна для приложений в сфере обслуживания клиентов, обнаружения мошенничества и персонализированного маркетинга, предоставляя организациям комплексный 360-градусный обзор их клиентов. В целом, Tilores Identity RAG позволяет предприятиям улучшить их взаимодействия на основе ИИ, повышая при этом операционную эффективность и удовлетворенность клиентов.

Tilores Identity RAG

Free Trial

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

Tilores Identity RAG — это платформа, предоставляющая услуги поиска, объединения и извлечения данных о клиентах для больших языковых моделей (LLM), используя технологию реального нечеткого поиска для доставки точных, релевантных и объединенных ответов на запросы о клиентах.

Посетить сайт

Варианты использования Tilores Identity RAG

Вот некоторые ключевые варианты использования Tilores Identity RAG:

1. Чат-боты для обслуживания клиентов Tilores Identity RAG позволяет чат-ботам быстро получать доступ к объединенным данным о клиентах из разных систем, предоставляя персонализированные и точные ответы. Возможности нечеткого сопоставления позволяют чат-боту идентифицировать клиентов даже при наличии опечаток или неполной информации.
2. Обнаружение мошенничества Объединяя данные о клиентах в реальном времени, Tilores Identity RAG помогает обнаруживать подозрительные шаблоны и связи между объектами. Это позволяет системам обнаружения мошенничества более точно отмечать потенциально мошеннические действия по счетам и транзакциям.
3. Персонализированный маркетинг Маркетологи могут использовать объединенные профили клиентов для создания высокоточных целевых кампаний. Данные в реальном времени обеспечивают актуальность маркетинговых сообщений на основе самой последней информации о клиентах и их поведении.
4. Соблюдение нормативных требований Для отраслей со строгими требованиями KYC, Tilores Identity RAG упрощает процесс сбора и проверки информации о клиентах из нескольких источников. Это обеспечивает комплексный и точный обзор для целей соответствия.
5. Рекомендации продуктов Платформы электронной коммерции могут использовать объединенные данные о клиентах для генерации более релевантных рекомендаций продуктов, учитывая историю покупок, поведение при просмотре и демографическую информацию из разных систем.

Как получить доступ к Tilores Identity RAG

Доступ к Tilores Identity RAG - это простой процесс, который позволяет специалистам по данным эффективно объединять и извлекать данные о клиентах. Следуйте этим шагам, чтобы начать:

Шаг 1: Создайте бесплатный аккаунт Tilores

Посетите веб-сайт Tilores и зарегистрируйтесь для получения бесплатного аккаунта. Этот аккаунт предоставит вам доступ к функциям Identity RAG и другим инструментам, которые помогают в управлении данными о клиентах.

Шаг 2: Изучите интеграцию LangChain на GitHub

После создания аккаунта ознакомьтесь с интеграцией LangChain на GitHub. Эта интеграция позволяет подключить вашу LLM (большую языковую модель) к Tilores, улучшая ее способность извлекать и объединять данные о клиентах из нескольких источников.

Шаг 3: Разработайте свое приложение на основе Identity RAG LLM

Когда вы ознакомитесь с интеграцией, начните создавать свое приложение. Используйте API Tilores для поиска и извлечения объединенных данных о клиентах, которые затем можно использовать в различных запросах и анализах. Этот шаг важен для создания динамических профилей клиентов, которые улучшают общую производительность вашей LLM.

Следуя этим шагам, вы сможете эффективно использовать Tilores Identity RAG для лучшего управления данными и их извлечения.

Как использовать Tilores Identity RAG

Шаг 1: Создайте бесплатный аккаунт Tilores

Посетите страницу регистрации Tilores и зарегистрируйтесь для получения бесплатного аккаунта. Этот аккаунт позволит вам получить доступ к функциям Identity RAG и беспрепятственно управлять данными о ваших клиентах.

Шаг 2: Изучите интеграцию LangChain на GitHub

Ознакомьтесь с репозиторием интеграции LangChain на GitHub. Эта интеграция позволяет подключить вашу большую языковую модель (LLM) к Tilores, облегчая извлечение объединенных данных о клиентах.

Шаг 3: Используйте извлечение данных о клиентах

После настройки аккаунта и завершения интеграции вы можете начать запрашивать данные о ваших клиентах. Используйте API Tilores для извлечения релевантной и точной информации из различных исходных систем, обеспечивая вашей LLM доступ к объединенным профилям клиентов в реальном времени.

Шаг 4: Создайте свое LLM-приложение

Имея доступ к объединенным данным, вы теперь можете создать мощное LLM-приложение. Используйте динамические профили клиентов, генерируемые во время запроса, чтобы повысить точность и релевантность ответов в вашем приложении.

Шаг 5: Масштабируйте и оптимизируйте

По мере роста вашего приложения используйте управляемую и распределенную инфраструктуру Tilores для легкого масштабирования извлечения данных о клиентах. Это обеспечивает быстрые, точные и масштабируемые операции по мере развития потребностей вашего бизнеса.

Следуя этим шагам, вы сможете эффективно использовать возможности Tilores Identity RAG для улучшенного управления данными о клиентах и их извлечения.

Как создать аккаунт в Tilores Identity RAG

Создание аккаунта в Tilores Identity RAG - это простой процесс. Следуйте этим простым шагам, чтобы начать:

Шаг 1: Посетите веб-сайт Tilores

Перейдите на домашнюю страницу Tilores Identity RAG. Эта страница предоставляет обзор функций и преимуществ платформы, позволяя вам понять, как она может помочь вам объединить и извлечь данные о клиентах.

Шаг 2: Нажмите "Начать бесплатно"

На домашней странице найдите кнопку "Начать бесплатно". Она перенаправит вас на страницу регистрации аккаунта. Нажатие этой кнопки позволяет вам начать процесс создания аккаунта без предварительных затрат.

Шаг 3: Заполните регистрационную форму

Заполните регистрационную форму своими данными, включая адрес электронной почты и надежный пароль. Убедитесь, что ваш пароль надежен для защиты вашего аккаунта.

Шаг 4: Подтвердите свою электронную почту

После отправки формы вы получите письмо с подтверждением. Нажмите на ссылку, предоставленную в письме, чтобы подтвердить свой аккаунт. Этот шаг необходим для активации вашего аккаунта и обеспечения безопасности.

Шаг 5: Войдите в свой аккаунт

После подтверждения электронной почты вернитесь на веб-сайт Tilores и войдите, используя свой адрес электронной почты и пароль. Теперь вы готовы изучать функции Tilores Identity RAG и начать объединение данных о ваших клиентах!

Следуя этим шагам, вы можете легко создать аккаунт в Tilores Identity RAG и начать использовать его возможности.

Советы по использованию Tilores Identity RAG

1. Интегрируйтесь с LangChain: Воспользуйтесь беспрепятственной интеграцией Tilores с LangChain для улучшения возможностей вашей LLM. Эта интеграция позволяет быстро извлекать и объединять данные, обеспечивая доступ вашей модели к наиболее релевантной и актуальной информации о клиентах.
2. Используйте данные в реальном времени: Максимально используйте API Tilores в реальном времени, постоянно обновляя ваши источники данных. Это обеспечивает возможность вашей LLM предоставлять точные, контекстно-специфичные ответы на основе последних взаимодействий с клиентами и транзакций.
3. Сосредоточьтесь на объединении данных: Воспользуйтесь способностью Tilores объединять разрозненные данные о клиентах из нескольких источников. Это создает единый источник истины, позволяя вашей LLM создавать динамические профили клиентов во время запроса, что повышает точность ответов.
4. Экспериментируйте с поисковыми запросами: Тестируйте различные поисковые запросы и параметры, чтобы понять, как система извлекает данные. Это может помочь вам оптимизировать ваши запросы для лучшей производительности и более релевантных результатов.
5. Используйте поддержку и ресурсы: Не стесняйтесь использовать документацию, ресурсы GitHub и обсуждения сообщества, доступные для Tilores. Взаимодействие с ними может предоставить ценные идеи и советы от других пользователей.

Следуя этим советам, вы сможете максимально использовать потенциал Tilores Identity RAG и повысить эффективность ваших взаимодействий с клиентами на основе ИИ.