Tilores Identity RAG Nasıl Kullanılır: LLM'nizi Geliştirin

Tilores Identity RAG'a Giriş

Tilores Identity RAG (Retrieval-Augmented Generation), etkili müşteri veri birleştirme ve erişimi sağlayarak büyük dil modellerinin (LLM'ler) yeteneklerini geliştirmek için tasarlanmış gelişmiş bir platformdur. Genellikle birden çok kaynağa dağılmış yapılandırılmış müşteri verilerine erişimde LLM'lerin karşılaştığı zorlukları ele alır. Gerçek zamanlı bulanık arama teknolojisini kullanarak Tilores, LLM'lerin yazım hataları veya eksik eşleşme terimleri durumunda bile birleştirilmiş müşteri verilerini doğru bir şekilde almasını sağlar.

Tilores Identity RAG ile veri bilimcileri, LLM'lerini farklı sistemlerden müşteri bilgilerini sorunsuz bir şekilde aramak ve birleştirmek için bağlayabilirler. Bu entegrasyon, dinamik müşteri profillerinin oluşturulmasına olanak tanıyarak LLM'lerin sorguları bağlamsal olarak ilgili ve doğru yanıtlar vermesini sağlar. Platform özellikle müşteri hizmetleri, dolandırıcılık tespiti ve kişiselleştirilmiş pazarlama uygulamalarında faydalıdır ve kuruluşlara müşterilerinin kapsamlı, 360 derecelik bir görünümünü sunar. Genel olarak Tilores Identity RAG, işletmelerin operasyonel verimliliği ve müşteri memnuniyetini artırırken AI destekli etkileşimlerini geliştirmelerine olanak tanır.

Tilores Identity RAG

Free Trial

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

Tilores Identity RAG, büyük dil modelleri (LLM'ler) için müşteri verisi arama, birleştirme ve alma hizmetleri sunan bir platformdur ve doğru, ilgili ve birleştirilmiş müşteri verisi yanıtları sağlamak için gerçek zamanlı bulanık arama teknolojisi kullanır.

Web Sitesini Ziyaret Et

Tilores Identity RAG'ın Kullanım Alanları

Tilores Identity RAG'ın bazı önemli kullanım alanları şunlardır:

1. Müşteri Hizmetleri Chatbotları: Tilores Identity RAG, chatbotların sistemler genelinde birleştirilmiş müşteri verilerine hızlıca erişmesini sağlayarak kişiselleştirilmiş ve doğru yanıtlar sunmalarını sağlar. Bulanık eşleştirme özellikleri, chatbotun yazım hataları veya eksik bilgilerle bile müşterileri tanımlamasına olanak tanır.
2. Dolandırıcılık Tespiti: Müşteri verilerini gerçek zamanlı olarak birleştirerek, Tilores Identity RAG şüpheli kalıpları ve varlıklar arasındaki ilişkileri tespit etmeye yardımcı olur. Bu, dolandırıcılık tespit sistemlerinin hesaplar ve işlemler arasındaki potansiyel dolandırıcılık faaliyetlerini daha doğru bir şekilde işaretlemesini sağlar.
3. Kişiselleştirilmiş Pazarlama: Pazarlamacılar, yüksek hedefli kampanyalar oluşturmak için birleştirilmiş müşteri profillerinden yararlanabilir. Verilerin gerçek zamanlı doğası, pazarlama mesajlarının en güncel müşteri bilgileri ve davranışlarına dayalı olarak ilgili olmasını sağlar.
4. Düzenleyici Uyumluluk: Sıkı KYC gereksinimleri olan sektörler için Tilores Identity RAG, birden çok kaynaktan müşteri bilgilerini toplama ve doğrulama sürecini basitleştirir. Bu, uyumluluk amaçları için kapsamlı ve doğru bir görünüm sağlar.
5. Ürün Önerileri: E-ticaret platformları, sistemler genelinde satın alma geçmişi, gezinme davranışı ve demografik bilgileri dikkate alarak daha ilgili ürün önerileri oluşturmak için birleştirilmiş müşteri verilerini kullanabilir.

Tilores Identity RAG'a Nasıl Erişilir

Tilores Identity RAG'a erişim, veri bilimcilerinin müşteri verilerini etkili bir şekilde birleştirmesini ve almasını sağlayan basit bir süreçtir. Başlamak için şu adımları izleyin:

Adım 1: Ücretsiz Tilores Hesabı Oluşturun

Tilores web sitesini ziyaret edin ve ücretsiz bir hesap için kaydolun. Bu hesap, Identity RAG özelliklerine ve müşteri verilerini yönetmeye yardımcı olan diğer araçlara erişim sağlayacaktır.

Adım 2: GitHub'da LangChain Entegrasyonunu Keşfedin

Hesabınızı oluşturduktan sonra, GitHub'daki LangChain entegrasyonunu inceleyin. Bu entegrasyon, LLM'nizi (Büyük Dil Modeli) Tilores'e bağlamanıza olanak tanıyarak, birden çok kaynaktan müşteri verilerini alma ve birleştirme yeteneğini artırır.

Adım 3: Identity RAG Tabanlı LLM Uygulamanızı Geliştirin

Entegrasyona aşina olduktan sonra, uygulamanızı oluşturmaya başlayın. Birleştirilmiş müşteri verilerini aramak ve almak için Tilores API'sini kullanın, bu veriler daha sonra çeşitli sorgularda ve analizlerde kullanılabilir. Bu adım, LLM'nizin genel performansını artıran dinamik müşteri profilleri oluşturmak için çok önemlidir.

Bu adımları izleyerek, daha iyi veri yönetimi ve erişimi için Tilores Identity RAG'dan etkili bir şekilde yararlanabilirsiniz.

Tilores Identity RAG Nasıl Kullanılır

Adım 1: Ücretsiz Tilores Hesabı Oluşturun

Tilores kayıt sayfasını ziyaret edin ve ücretsiz bir hesap için kaydolun. Bu hesap, Identity RAG özelliklerine erişmenizi ve müşteri verilerinizi sorunsuz bir şekilde yönetmenizi sağlayacaktır.

Adım 2: GitHub'da LangChain Entegrasyonunu Keşfedin

GitHub'daki LangChain entegrasyon deposunu inceleyin. Bu entegrasyon, Büyük Dil Modelinizi (LLM) Tilores ile bağlamanıza olanak tanıyarak birleştirilmiş müşteri verilerinin alınmasını kolaylaştırır.

Adım 3: Müşteri Veri Erişimini Kullanın

Hesabınız kurulduktan ve entegrasyon tamamlandıktan sonra, müşteri verilerinizi sorgulamaya başlayabilirsiniz. LLM'nizin birleştirilmiş müşteri profillerine gerçek zamanlı erişim sağlaması için çeşitli kaynak sistemlerinden ilgili ve doğru bilgileri çekmek üzere Tilores API'sini kullanın.

Adım 4: LLM Uygulamanızı Oluşturun

Birleştirilmiş verilere erişiminiz olduğunda, artık güçlü bir LLM uygulaması oluşturabilirsiniz. Uygulamanızda yanıt doğruluğunu ve ilgisini artırmak için sorgu zamanında oluşturulan dinamik müşteri profillerinden yararlanın.

Adım 5: Ölçeklendirin ve Optimize Edin

Uygulamanız büyüdükçe, müşteri veri erişiminizi zahmetsizce ölçeklendirmek için Tilores'in yönetilen ve dağıtılmış altyapısından yararlanın. Bu, işletme ihtiyaçlarınız geliştikçe hızlı, doğru ve ölçeklenebilir operasyonlar sağlar.

Bu adımları izleyerek, gelişmiş müşteri veri yönetimi ve erişimi için Tilores Identity RAG'ın yeteneklerinden etkili bir şekilde yararlanabilirsiniz.

Tilores Identity RAG'da Nasıl Hesap Oluşturulur

Tilores Identity RAG'da hesap oluşturmak basit bir süreçtir. Başlamak için şu basit adımları izleyin:

Adım 1: Tilores Web Sitesini Ziyaret Edin

Tilores Identity RAG ana sayfasına gidin. Bu sayfa, platformun özelliklerine ve faydalarına genel bir bakış sunar ve müşteri verilerinizi nasıl birleştirip erişebileceğinizi anlamanıza yardımcı olur.

Adım 2: "Ücretsiz Başla" Düğmesine Tıklayın

Ana sayfada "Ücretsiz Başla" düğmesini bulun. Bu sizi hesap kayıt sayfasına yönlendirecektir. Bu düğmeye tıklamak, herhangi bir ön maliyet olmadan hesap oluşturma sürecini başlatmanıza olanak tanır.

Adım 3: Kayıt Formunu Doldurun

Kayıt formunu e-posta adresiniz ve güvenli bir şifre dahil olmak üzere bilgilerinizle doldurun. Hesabınızı korumak için şifrenizin güçlü olduğundan emin olun.

Adım 4: E-postanızı Doğrulayın

Formu gönderdikten sonra bir doğrulama e-postası alacaksınız. Hesabınızı onaylamak için e-postada verilen bağlantıya tıklayın. Bu adım, hesabınızı etkinleştirmek ve güvenliği sağlamak için önemlidir.

Adım 5: Hesabınıza Giriş Yapın

E-postanız doğrulandıktan sonra, Tilores web sitesine dönün ve e-posta adresiniz ve şifrenizle giriş yapın. Artık Tilores Identity RAG'ın özelliklerini keşfetmeye ve müşteri verilerinizi birleştirmeye başlamaya hazırsınız!

Bu adımları izleyerek, Tilores Identity RAG'da kolayca bir hesap oluşturabilir ve yeteneklerinden yararlanmaya başlayabilirsiniz.

Tilores Identity RAG Kullanım İpuçları

1. LangChain ile Entegre Edin: LLM'nizin yeteneklerini geliştirmek için Tilores'in LangChain ile sorunsuz entegrasyonundan yararlanın. Bu entegrasyon, hızlı veri alımı ve birleştirme sağlayarak modelinizin en ilgili ve güncel müşteri bilgilerine erişmesini sağlar.
2. Gerçek Zamanlı Verileri Kullanın: Veri kaynaklarınızı sürekli güncelleyerek Tilores'in gerçek zamanlı API'sinden en iyi şekilde yararlanın. Bu, LLM'nizin en son müşteri etkileşimleri ve işlemlerine dayalı olarak doğru, bağlama özgü yanıtlar sağlamasını garanti eder.
3. Veri Birleştirmeye Odaklanın: Tilores'in dağınık müşteri verilerini birden çok kaynaktan birleştirme yeteneğinden yararlanın. Bu, tek bir doğruluk kaynağı oluşturarak LLM'nizin sorgu zamanında dinamik müşteri profilleri oluşturmasını sağlar ve yanıtların doğruluğunu artırır.
4. Arama Sorgularıyla Deney Yapın: Sistemin verileri nasıl aldığını anlamak için çeşitli arama sorguları ve parametrelerini test edin. Bu, sorgularınızı daha iyi performans ve daha ilgili sonuçlar için optimize etmenize yardımcı olabilir.
5. Destek ve Kaynaklardan Yararlanın: Tilores için mevcut olan dokümantasyon, GitHub kaynakları ve topluluk tartışmalarını kullanmaktan çekinmeyin. Bunlarla etkileşimde bulunmak, diğer kullanıcılardan değerli içgörüler ve ipuçları sağlayabilir.

Bu ipuçlarını izleyerek, Tilores Identity RAG'ın potansiyelini en üst düzeye çıkarabilir ve AI destekli müşteri etkileşimlerinizin verimliliğini artırabilirsiniz.