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Anwendungsfall

Geben Sie Ihrem LLM einen einheitlichen
Blick auf jeden Kunden

IdentityRAG fügt Identity Resolution zu Ihrer RAG-Pipeline hinzu. Ihr KI-System erhält vollständigen, deduplizierten Kundenkontext – keine Fragmente aus einer einzigen Datenbank.


Das Problem

Standard-RAG versagt bei Kundendaten

Ohne IdentityRAG

Nutzer fragt: „Was ist die Bestellhistorie von Sarah Johnson?"

Findet „Sarah Johnson" im CRM (3 Bestellungen)
Übersieht „S. Johnson" in Shopify (8 Bestellungen)
Übersieht „SARA JOHNSON" im ERP (3 Bestellungen)
LLM meldet 3 Bestellungen (tatsächlich: 14)
Mit IdentityRAG

Dieselbe Frage, ein anderes Ergebnis:

Tilores führt alle 4 Datensätze zu einer Entität zusammen
Golden Record: 14 Bestellungen, 2 E-Mails, 4 Systeme
LLM erhält vollständigen Kontext in <150 ms
Präzise, vollständige Antwort – jedes Mal

So funktioniert es

Vier Schritte zu kundenzentrierter KI

1
Nutzeranfrage

Der Nutzer fragt nach einem Kunden – per Name, E-Mail oder einem anderen Attribut.

2
Identity Resolution

Tilores findet in <150 ms alle Datensätze dieser Person über alle Systeme hinweg.

3
Golden Record

Ein einheitliches, dedupliziertes Kundenprofil mit vollständiger Historie wird erstellt.

4
LLM-Antwort

Das LLM generiert eine präzise Antwort auf Basis der vollständigen Kundenansicht.


Integrationen

Kompatibel mit Ihrem KI-Stack

LangChain

Drop-in LangChain-Retriever. pip install langchain-tilores

Amazon Bedrock

Nutzen Sie Claude, Titan oder beliebige Bedrock-Modelle mit identitätsaufgelöstem Kontext.

Python SDK

Vollständiges Python SDK für individuelle Integrationen. pip install tilores-sdk


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Kundenzentrierte KI aufbauen –
in Minuten, nicht Monaten

Sehen Sie IdentityRAG mit Ihren eigenen Daten in Aktion. Verfügbar auf dem AWS Marketplace.