

Tilores Identity RAG
紹介 :
Tilores Identity RAGは、大規模言語モデル(LLM)に顧客データの検索、統合、取得サービスを提供するプラットフォームです。リアルタイムのあいまい検索技術により、スペルミスや不正確な情報に対処し、正確で関連性の高い、統合された顧客データレスポンスを提供します。データソースが分散している、検索語が完全に一致しない場合に顧客データを見つけにくい、顧客レコードを統合するのが複雑であるなど、大規模言語モデルが構造化された顧客データを検索する際に直面する課題を解決します。構造化された顧客データを迅速に検索し、動的な顧客プロファイルを作成し、問い合わせ時にリアルタイムで統合された正確な顧客データを提供できます。
ターゲットユーザー :
データサイエンティスト、企業IT意思決定者、大量の顧客データを処理する必要がある企業を対象としています。Tilores Identity RAGは、顧客データの統合と検索を迅速、正確、かつ拡張可能な方法で提供することにより、顧客サービスの品質と効率を向上させるため、最適なソリューションです。
使用シナリオ
米国選挙人の不正検出:Tilores Identity RAGを使用して選挙人のデータを統合および検索し、不正行為を検出します。
英国企業登録情報の照会:Tilores Identity RAGが提供するAPIを通じて、企業登録情報を迅速に検索します。
CRMデータの重複除去:Tilores Identity RAGを使用してCRMシステム内の顧客データを統合し、重複レコードを削減します。
製品特徴
リアルタイムあいまい検索:スペルミスや不正確な情報に対処し、正確な顧客データレスポンスを提供します。
データ統合:あいまいマッチング技術を使用して、異なるソースシステムのデータを統合します(属性が完全に一致しない場合でも)。
迅速な検索:構造化された顧客データを迅速に検索し、動的な顧客プロファイルを作成します。
拡張性:LangChain統合とデータコネクタにより迅速に導入でき、管理および分散型インフラストラクチャを使用して顧客データを拡張できます。
APIサポート:分散した顧客データをリアルタイムで統合するためのAPIを提供します。
プライバシー保護:顧客データのプライバシーとセキュリティを確保します。
容易な統合:既存のLLMやデータソースシステムと容易に統合できます。
使用チュートリアル
ステップ1:無料のTiloresアカウントを作成します。
ステップ2:GitHubでLangChain統合を試します。
ステップ3:Tilores Identity RAGベースのLLMアプリケーションを作成します。
ステップ4:TiloresをLLMに接続し、複数のソースシステムに分散されている顧客データを検索します。
ステップ5:リアルタイムあいまい検索技術を使用して、検索語のスペルミスや不正確な情報に対処します。
ステップ6:データ統合機能を利用して、異なるソースシステムのデータを1つの顧客レコードに統合します。
ステップ7:API呼び出しを使用して、顧客データをリアルタイムで検索および統合します。
ステップ8:統合された顧客データを使用して動的な顧客プロファイルを作成し、問い合わせ時に正確な顧客データを提供します。
おすすめAI製品

Openui
UIコンポーネントの構築は、多くの場合退屈な作業です。OpenUIは、このプロセスを楽しく、迅速で、柔軟なものにすることを目指しています。これは、W&Bが次世代ツールのテストとプロトタイピングに使用しているツールであり、LLMを基盤とした強力なアプリケーションを構築するために使用されます。想像力でUIを記述し、リアルタイムでレンダリング結果を確認できます。変更を要求し、HTMLをReact、Svelte、Webコンポーネントなどに変換できます。V0のオープンソース版で、多少洗練されていないバージョンと考えてください。
AI開発助手
754.0K

Opendevin
OpenDevinは、複雑なエンジニアリングタスクを実行し、ソフトウェア開発プロジェクトにおいてユーザーと積極的に連携する自律型AIソフトウェアエンジニアであるDevinを複製、強化、そして革新することを目的としたオープンソースプロジェクトです。本プロジェクトはオープンソースコミュニティの力を活用し、Devinの能力を探求?拡張し、その強みと改善すべき点を特定することで、オープンソースコードモデルの進歩を導きます。
AI開発助手
596.4K