Tilores Identity RAG 功能
Tilores Identity RAG 是一個平台，為大型語言模型 (LLM) 提供客戶數據搜索、統一和檢索服務，使用實時模糊搜索技術提供準確、相關和統一的客戶數據響應。
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Tilores Identity RAG 是一個提供客戶數據搜索、統一和檢索服務的平台，專為大型語言模型（LLMs）設計。它使用實時模糊搜索技術來處理拼寫錯誤和不準確的信息，提供準確、相關和統一的客戶數據響應。該系統連接到多個源系統，統一分散的客戶數據，使 LLMs 能夠使用這些統一數據來回答查詢或作為隨後非結構化數據查詢的上下文。
模糊搜索: 使用實時模糊搜索技術處理拼寫錯誤和不準確的信息，確保準確和相關的客戶數據檢索。
數據統一: 使用模糊匹配技術統一不同源系統中的分散客戶數據，即使屬性不完全相同。
LLM 集成: 通過 LangChain 無縫集成 LLMs，使其能夠訪問和利用統一的客戶數據來回答查詢。
可擴展的基礎設施: 提供管理和分佈式的基礎設施，隨著 LLM 的增長擴展客戶數據處理能力。
實時動態配置文件: 在查詢時構建動態客戶配置文件，為 LLMs 提供最新的統一客戶數據訪問。
Tilores Identity RAG 的使用案例
選民欺詐檢測: 使用 Tilores Identity RAG 統一和檢索選民數據，以檢測美國的欺詐活動。
公司註冊信息查詢: 通過 Tilores Identity RAG 提供的 API 快速檢索英國的公司註冊信息。
CRM 數據去重: 利用 Tilores Identity RAG 統一 CRM 系統中的客戶數據，減少重複記錄。
KYC 和 AML 合規: 利用 Tilores Identity RAG 進行金融服務中的實時客戶數據監控和合規檢查。
優點
通過統一和實時的客戶數據提高 LLM 的準確性
通過模糊搜索處理拼寫錯誤和不準確的信息
通過管理的基礎設施輕鬆擴展
通過 LangChain 和數據連接器提供快速集成
缺點
可能需要為數據源進行初始設置和配置
統一多個來源的客戶數據時可能存在隱私問題
Tilores Identity RAG 每月流量趨勢
Tilores Identity RAG 在上個月收到了 11.3k 次訪問，呈現出 -25.3% 的顯著下降。根據我們的分析，這個趨勢與人工智能工具領域的典型市場動態相符。
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