Tilores Identity RAG

客户数据统一与检索平台

普通产品商业客户数据大型语言模型

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。

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。

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。

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。

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。

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