Tilores Identity RAG Введение
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.
Посмотреть большеЧто такое Tilores Identity RAG
Tilores Identity RAG — это инновационное решение, предназначенное для расширения возможностей больших языковых моделей (LLM) за счет обеспечения эффективного доступа к объединенным данным о клиентах. Оно решает проблемы, с которыми LLM сталкиваются при работе со структурированной информацией о клиентах, разбросанной по нескольким источникам. Сочетая передовые методы идентификации с мощью LLM, Tilores Identity RAG позволяет специалистам по данным создавать более умные, контекстно-ориентированные AI-приложения, особенно в таких областях, как обслуживание клиентов, предотвращение мошенничества и соблюдение нормативных требований.
Как работает Tilores Identity RAG?
Tilores Identity RAG работает, подключаясь к различным источникам данных о клиентах организации через свой API. Когда LLM нуждается в доступе к информации о клиентах, он отправляет запрос в Tilores, который затем выполняет реальное нечеткое поисковое сканирование по подключенным источникам данных. Эта возможность нечеткого поиска позволяет точно извлекать данные даже при несовершенных поисковых запросах, обрабатывая опечатки и неточности. Система затем объединяет разбросанные данные о клиентах с использованием продвинутых алгоритмов сопоставления, создавая комплексный, дедуплицированный профиль клиента на лету. Объединенные данные возвращаются в LLM, который может использовать их для ответа на запросы или как контекст для дальнейшей обработки неструктурированных данных. Платформа интегрируется с LLM через инструменты, такие как LangChain, что позволяет быстро внедрять и масштабировать решение.
Преимущества Tilores Identity RAG
Внедрение Tilores Identity RAG позволяет организациям значительно улучшить точность и релевантность их приложений на основе больших языковых моделей (LLM). Реальное объединение данных о клиентах обеспечивает доступ LLM к самой актуальной и полной информации о клиентах, что способствует более обоснованному принятию решений и персонализированным взаимодействиям. Возможности нечеткого поиска снижают ошибки, вызванные неточным вводом, улучшая общую пользовательскую体验. Кроме того, масштабируемость платформы и быстрый процесс интеграции позволяют бизнесу быстро развертывать и расширять свои AI-приложения, не беспокоясь о сложностях управления данными. Это решение особенно ценно для отраслей, работающих с чувствительными данными клиентов, так как оно помогает поддерживать соблюдение нормативных требований и предотвращать мошенничество, одновременно улучшая эффективность обслуживания клиентов и маркетинговых стратегий.
Похожие статьи
Популярные статьи
Black Forest Labs представляет FLUX.1 Tools: Лучший набор инструментов для генерации изображений с помощью ИИ
Nov 22, 2024
Microsoft Ignite 2024: Представление Azure AI Foundry для раскрытия потенциала революции ИИ
Nov 21, 2024
OpenAI запускает ChatGPT Advanced Voice Mode в веб-версии
Nov 20, 2024
Мультиязычная AI-платформа для чата AnyChat с поддержкой ChatGPT, Gemini, Claude и других
Nov 19, 2024
Показать больше