现在，我们可以在此数组上创建向量搜索索

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这是促进检索提供给的信息的关键步骤。图：索赔集合的文档模式，突出显示的字段用于检索将作为上下文传递给的数据准备好数据，构建交互就很简单了；有关实现详细信息，请参阅此存储库。这里，我们只讨论高层架构和数据流，如下图所示：用户输入提示，即自然语言的问题。提示被矢量化并发送到；检索到类似的文档。提示和检索到的文档将作为上下文传递给。法学硕士会考虑上下文和提示，以自然语言向用户提供答案。图：架构和交互流程重要的是要注意如何在不同步骤中保留问题的语义。提示中对“恶劣天气”相关事故的引用被捕获并传递给，该搜索会显示其索赔描述涉及类似概念（例如，下雨）的索赔文件，而无需明确提及它们。

最，法学硕士使用相关文档来生成引用雨、冰雹和火灾的上下文感知问题，正如我们根据用户的初始问题所期望的那样。所以呢总而言之，在索赔处理应用程序中结合和有什么好处速度和准确性：通过集中组织数据并准备好供法学 泰国电报吗数据库 硕士使用，调整人员可以在很短的时间内找到所有必要的信息。灵活性：法学硕士可以回答广泛的问题，这意味着应用程序需要较少的前期系统设计。无需为您尝试检索的每条信息构建自定义；只需要求为您做即可。



自然交互：可以用简单的英语询问应用程序，无需编程技能或系统培训。数据可访问性：保险公司终于可以用和探索以前难以访问的非结构化数据。不仅仅是索赔处理相同的数据模型和架构可以服务于组织内的其他角色和用例：客户服务：操作员可以快速提取客户数据并回答复杂的问题，而无需导航不同的系统。例如，“总结该客户过去的互动”、“该客户有哪些覆盖范围”或“我可以向该客户推荐哪些保险”客户自助服务：让您的会员能够自行提问，从而简化他们的体验。例如，“我的公寓被淹了。我被覆盖了吗”或“挡风玻璃修理平均需要多长时间”承销：承销可以快速聚合和总结信息，在很短的时间内提供报价。例如，“总结该客户索赔历史记录。