Tilores Identity RAG

Tilores Identity RAG

Tilores Identity RAG 是一个为大型语言模型(LLMs)提供客户数据搜索、统一和检索服务的平台。它通过实时模糊搜索技术,处理拼写错误和不准确信息,提供准确、相关且统一的客户数据响应。该平台解决了大型语言模型在检索结构化客户数据时面临的挑战,如数据来源分散、搜索词不完全匹配时难以找到客户数据,以及统一客户记录的复杂性。它允许快速检索结构化客户数据,构建动态客户档案,并在查询时提供实时统一且准确的客户数据。

需求人群:

"目标受众为数据科学家、企业IT决策者和需要处理大量客户数据的公司。Tilores Identity RAG 适合他们,因为它提供了一个快速、准确和可扩展的方式来统一和检索客户数据,从而提高客户服务的质量和效率。"

使用场景示例:

美国选民欺诈检测:使用Tilores Identity RAG 来统一和检索选民数据,以检测欺诈行为。

英国公司注册信息查询:通过Tilores Identity RAG 提供的API,快速检索公司注册信息。

CRM数据去重:使用Tilores Identity RAG 来统一CRM系统中的客户数据,减少重复记录。

产品特色:

实时模糊搜索:处理拼写错误和不准确信息,提供准确的客户数据响应。

数据统一:使用模糊匹配技术统一不同来源系统的数据,即使属性不完全相同。

快速检索:快速检索结构化客户数据,构建动态客户档案。

可扩展性:通过LangChain集成和数据连接器快速上线,使用管理和分布式基础设施扩展客户数据。

API支持:提供API以实时统一分散的客户数据。

隐私保护:确保客户数据的隐私和安全。

易于集成:与现有的LLMs和数据源系统轻松集成。

使用教程:

步骤1:创建免费的Tilores账户。

步骤2:尝试在GitHub上使用LangChain集成。

步骤3:创建基于Tilores Identity RAG的LLM应用。

步骤4:连接Tilores到你的LLM,搜索分散在多个源系统中的客户数据。

步骤5:使用实时模糊搜索技术处理搜索词的拼写错误和不准确信息。

步骤6:利用数据统一功能,将不同来源系统的数据统一成一个客户记录。

步骤7:通过API调用,实时检索和统一客户数据。

步骤8:使用统一的客户数据构建动态客户档案,并在查询时提供准确的客户数据。

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