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Tilores Identity RAG
Tilores Identity RAG
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。
AI开发助手AI数据挖掘#客户数据#大型语言模型#数据统一#模糊搜索#API普通产品商用
总访问量： 11,304
占比最多地区： US(19.13%)
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产品介绍
网站流量
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简介
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。
截图
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。
流量来源
直接访问38.79%外链引荐46.54%邮件0.10%
自然搜索9.64%社交媒体4.11%展示广告0.68%
最新流量情况
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