政策指南的可能存储在内容共享平台中，客户信息

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锁定在旧版中，而与索赔相关的图片和语音报告可能存储在另个工具中。所有这些数据不仅分散在各个孤立的来源中并且难以查找，而且其格式在历史上几乎不可能用传统方法进行索引。多年来，保险公司在其数据存储中积累了数的非结构化数据，但未能充分用访问和用这些数据来发现务洞察、提供更好的客户体验和简化运营的可能性。我们的些客户甚至承认他们并不完全了解档案中的所有数据。用这些非结构化数据有巨大的机会使保险公司及其客户受益。

我们的图像搜索帖子涵盖了这些挑战的部分解决方案，为更轻松地处理非结构化数据打开了大门。更进步，集成了和，从而使保险公司能够超越基线基础模型的限制，通过向保险公司提供专有数据来使其具有上下文感知能力。图显示了交互在  瑞士电报吗数据库 实践中的工作原理：通过聊天提示，我们可以向系统提出问题，将答案返回给用户，并显示它使用哪些引用来检索应中包含的信息。伟大的我们已经有了个不错的，但是我们如何构建应用程序呢让我们打开引擎盖看看里面有什么图：由驱动的理赔员聊天机器人的架构和流程在开始构建应用程序之前，我们需要确保我们的数据易于访问并且位于个安全的位置。操作数据层是整理数据以创建单视图的推荐模式。



这篇文章将引导读者完成使用实现保险数据模型现代化的过程，帮助保险公司迁移遗留系统以创建。旦数据被组织到我们的集合中并准备好使用，我们就可以开始构建我们的解决方案。基于图像搜索帖子中开发的模式，我们通过添加些字段来增强我们的文档，这些字段将允许理赔员提出有关数据的更复杂的问题并解决更困难的务挑战，例如在很短的时间内解决索赔提高准确性。图显示了带有两个突出显示的字段的生成文档“”及其向量表示形式“”。