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网站简介
面向大语言模型的客户数据RAG平台，支持实时模糊搜索处理错漏信息 该平台解决大型语言模型检索结构化客户数据的痛点，包括数据来源分散、搜索词不完全匹配难以定位数据、统一客户记录复杂度高。它依托实时模糊搜索技术，可处理拼写错误、不准确的查询信息，能够快速检索分散的结构化客户数据，构建动态统一的客户档案，输出准确一致的客户数据响应。
核心功能
实时模糊搜索
可处理拼写错误、不准确的查询输入，搜索词不完全匹配也能定位目标客户数据
结构化客户数据检索
解决大语言模型检索分散结构化客户数据的痛点，实现快速准确的数据调取
客户数据统一
整合多来源分散客户数据，消除数据孤岛，输出实时统一的准确客户数据
动态客户档案构建
基于实时检索结果生成动态客户档案，可随查询更新数据保证内容时效性
标准化API对接
提供标准化API接口，支持快速对接既有大语言模型应用与企业业务系统
使用指南
- 1
访问Tilores Identity RAG官网https://tilores.io/RAG
- 2
完成企业账号注册认证后
- 3
将自身多来源结构化客户数据接入平台
- 4
配置API完成与已有大语言模型应用的对接
- 5
设置数据同步规则后即可启用服务
- 6
用户发起客户查询时
- 7
平台会自动完成模糊匹配、数据整合
- 8
返回准确结果给大模型输出。
优势亮点
支持实时模糊搜索，适配不精准查询输入
解决大模型检索结构化客户数据的核心痛点
可统一多来源分散客户数据
支持API快速对接现有业务系统
编辑推荐
当前大语言模型落地企业客户数据场景时，普遍存在检索不准、数据分散、模糊匹配难的痛点，通用RAG方案无法适配结构化客户数据的检索需求。Tilores Identity RAG精准切中这个细分痛点，用实时模糊搜索解决了不精准查询的匹配问题，弥补了通用RAG的不足，可帮助企业快速搭建稳定准确的AI客户数据应用。
常见问题
深度了解
在企业AI化转型过程中，利用大语言模型处理客户数据已经成为普遍需求，但通用RAG方案在面对结构化客户数据检索时，存在诸多难以解决的痛点：数据来源分散导致难以统一、搜索词不完全匹配就无法找到对应数据、拼写错误等不精准输入会直接导致检索失败，统一客户档案的搭建也十分复杂。Tilores Identity RAG针对这类细分痛点推出了专属解决方案，依托实时模糊搜索技术，可处理拼写错误、不准确的查询输入，即便搜索词和客户信息不完全匹配，也能输出准确相关的统一客户数据。该平台可帮助企业快速检索分散的结构化客户数据，动态生成统一客户档案，为大语言模型提供准确的检索结果，解决了通用RAG在客户数据场景下的适配问题，支持通过API快速对接既有业务系统，降低企业AI应用的落地门槛。
使用须知
定价: 以官网定价为准
价格和授权政策可能变化，请以官网最新信息为准
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