Tilores Identity RAG Giới thiệu
Tilores Identity RAG là một nền tảng cung cấp dịch vụ tìm kiếm, hợp nhất và truy xuất dữ liệu khách hàng cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), sử dụng công nghệ tìm kiếm mờ theo thời gian thực để cung cấp phản hồi dữ liệu khách hàng chính xác, liên quan và hợp nhất.
Xem thêmTilores Identity RAG là gì
Tilores Identity RAG là một giải pháp đổi mới được thiết kế để nâng cao khả năng của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) bằng cách cung cấp quyền truy cập hiệu quả vào dữ liệu khách hàng hợp nhất. Nó giải quyết những thách thức mà các LLM gặp phải khi xử lý thông tin khách hàng có cấu trúc phân tán qua nhiều nguồn khác nhau. Bằng cách kết hợp các kỹ thuật giải quyết danh tính tinh vi với sức mạnh của các LLM, Tilores Identity RAG cho phép các nhà khoa học dữ liệu tạo ra các ứng dụng AI thông minh hơn, nhận thức ngữ cảnh, đặc biệt trong các lĩnh vực như dịch vụ khách hàng, ngăn chặn gian lận và tuân thủ.
Tilores Identity RAG hoạt động như thế nào?
Tilores Identity RAG hoạt động bằng cách kết nối với các nguồn dữ liệu khách hàng khác nhau của một tổ chức thông qua API của nó. Khi một LLM cần truy cập thông tin khách hàng, nó sẽ truy vấn Tilores, sau đó thực hiện tìm kiếm mờ theo thời gian thực trên các nguồn dữ liệu đã kết nối. Khả năng tìm kiếm mờ này cho phép truy xuất chính xác ngay cả khi các thuật ngữ tìm kiếm không phải là các khớp chính xác, xử lý các lỗi chính tả và không chính xác. Hệ thống sau đó hợp nhất dữ liệu khách hàng phân tán bằng cách sử dụng các thuật toán khớp nâng cao, tạo ra một hồ sơ khách hàng toàn diện, đã loại bỏ trùng lặp ngay lập tức. Dữ liệu hợp nhất này được trả về cho LLM, mà có thể sử dụng để trả lời các truy vấn hoặc làm ngữ cảnh cho việc xử lý thêm dữ liệu không có cấu trúc. Nền tảng tích hợp liền mạch với các LLM thông qua các công cụ như LangChain, cho phép triển khai nhanh chóng và khả năng mở rộng.
Lợi ích của Tilores Identity RAG
Bằng cách triển khai Tilores Identity RAG, các tổ chức có thể cải thiện đáng kể độ chính xác và tính liên quan của các ứng dụng sử dụng LLM. Việc hợp nhất dữ liệu khách hàng theo thời gian thực đảm bảo rằng các LLM luôn có quyền truy cập vào thông tin khách hàng cập nhật và toàn diện nhất, dẫn đến việc ra quyết định thông minh hơn và tương tác cá nhân hóa. Các khả năng tìm kiếm mờ giảm thiểu lỗi do đầu vào không chính xác, nâng cao trải nghiệm người dùng tổng thể. Thêm vào đó, khả năng mở rộng của nền tảng và quy trình tích hợp nhanh chóng cho phép các doanh nghiệp triển khai và mở rộng các ứng dụng AI của họ một cách nhanh chóng mà không phải lo lắng về những phức tạp trong quản lý dữ liệu. Giải pháp này đặc biệt có giá trị cho các ngành công nghiệp xử lý dữ liệu khách hàng nhạy cảm, vì nó giúp duy trì sự tuân thủ và ngăn chặn gian lận trong khi cho phép dịch vụ khách hàng và chiến lược tiếp thị hiệu quả hơn.
Bài viết liên quan
Bài viết phổ biến
Black Forest Labs Ra Mắt FLUX.1 Tools: Bộ Công Cụ Tạo Ảnh AI Tốt Nhất
Nov 22, 2024
Microsoft Ignite 2024: Giới thiệu Azure AI Foundry Mở khóa Cuộc cách mạng AI
Nov 21, 2024
OpenAI Ra Mắt ChatGPT Advanced Voice Mode Trên Nền Tảng Web
Nov 20, 2024
Nền tảng đa trí tuệ nhân tạo AnyChat tích hợp ChatGPT, Gemini, Claude và nhiều hơn nữa
Nov 19, 2024
Xem thêm