

Tilores Identity RAG
簡介 :
Tilores Identity RAG 是一個為大型語言模型(LLMs)提供客戶數據搜索、統一和檢索服務的平臺。它通過即時模糊搜索技術,處理拼寫錯誤和不準確信息,提供準確、相關且統一的客戶數據響應。該平臺解決了大型語言模型在檢索結構化客戶數據時面臨的挑戰,如數據來源分散、搜索詞不完全匹配時難以找到客戶數據,以及統一客戶記錄的複雜性。它允許快速檢索結構化客戶數據,構建動態客戶檔案,並在查詢時提供即時統一且準確的客戶數據。
需求人群 :
目標受眾為數據科學家、企業IT決策者和需要處理大量客戶數據的公司。Tilores Identity RAG 適合他們,因為它提供了一個快速、準確和可擴展的方式來統一和檢索客戶數據,從而提高客戶服務的質量和效率。
使用場景
美國選民欺詐檢測:使用Tilores Identity RAG 來統一和檢索選民數據,以檢測欺詐行為。
英國公司註冊信息查詢:通過Tilores Identity RAG 提供的API,快速檢索公司註冊信息。
CRM數據去重:使用Tilores Identity RAG 來統一CRM系統中的客戶數據,減少重複記錄。
產品特色
即時模糊搜索:處理拼寫錯誤和不準確信息,提供準確的客戶數據響應。
數據統一:使用模糊匹配技術統一不同來源系統的數據,即使屬性不完全相同。
快速檢索:快速檢索結構化客戶數據,構建動態客戶檔案。
可擴展性:通過LangChain集成和數據連接器快速上線,使用管理和分佈式基礎設施擴展客戶數據。
API支持:提供API以即時統一分散的客戶數據。
隱私保護:確保客戶數據的隱私和安全。
易於集成:與現有的LLMs和數據源系統輕鬆集成。
使用教程
步驟1:創建免費的Tilores賬戶。
步驟2:嘗試在GitHub上使用LangChain集成。
步驟3:創建基於Tilores Identity RAG的LLM應用。
步驟4:連接Tilores到你的LLM,搜索分散在多個源系統中的客戶數據。
步驟5:使用即時模糊搜索技術處理搜索詞的拼寫錯誤和不準確信息。
步驟6:利用數據統一功能,將不同來源系統的數據統一成一個客戶記錄。
步驟7:通過API調用,即時檢索和統一客戶數據。
步驟8:使用統一的客戶數據構建動態客戶檔案,並在查詢時提供準確的客戶數據。
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