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高效地为人工智能准备数据 [THR1135].pdf

上传人: Fl****zo 编号:971434 2025-11-08 17页 2.37MB

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根据报告的内容,全文主要内容概括如下: - **核心目标**:利用最新生成式AI智能提高和丰富员工与客户的每一个接触点。 - **当前挑战**: - 数据孤岛和性能问题:大量数据分散在独立系统或存储中,格式不适用于AI。 - 相关性挑战:实时检索(RAG)在处理大量记录时性能不足,难以保证相关性。 - **解决方案**: - 数据交换:将企业数据转换为语言数据,为AI准备。 - 统一行业模型:提供动态相关数据和自然语言处理。 - 语言数据向量嵌入:实现快速且可扩展的AI准备数据。 - **案例**:rStar客户成功故事,展示数据交换如何提高AI聊天效率和准确性。 - **创新点**: - 数据交换提供新颖的聊天触点,提高答案和洞察的准确性。 - 支持多种AI托管选项,如Oracle Cloud和rSTAR生成式AI服务。
"AI数据准备,挑战与突破?" "数据交换,AI智能对话新体验?" "行业数据交换,AI应用新篇章?"
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