邓白氏作为商业决策数据和分析的领导者,集成了LangChain和LangSmith技术来增强其AI助手ChatD&B。据[LangChain的博客](https://blog.langchain.dev/customers-dun-bradstreet/)称,此举旨在为客户提供更好的数据驱动洞察。
创新的AI集成
传统上,邓白氏利用AI和机器学习帮助客户从包含超过5.8亿商业实体的全球数据云中提取可操作性洞察。通过整合LangChain,ChatD&B提供对各种数据格式的实时访问,这大大增强了其高于传统聊天机器人的能力。
LangChain框架使AI能够管理复杂的对话场景,如跨不同维度比较多个商业实体,并提供整体性总结。这在信用风险、销售、市场营销、供应链管理等领域特别有用。
增强的可解释性和信任度
ChatD&B的一个突出特点是其提供可解释性洞察的能力。“展示你的工作”功能允许用户了解数据的来源,确保所提供信息的质量和有效性。这种透明性对于基于AI生成洞察做出高度决策的企业来说至关重要。
邓白氏的首席数据与分析官Gary Kotvets强调了这一特色的重要性,指出它帮助用户有效利用宝贵的商业数据,确保对AI输出的信心。
通过LangSmith进行质量保证
为了保持ChatD&B输出的高质量,邓白氏集成了LangSmith,这使得对AI性能进行详细监控和分析成为可能。LangSmith提供了对AI决策过程的可见性,使团队能够确保一致和准确的结果。
这种可观测性对于使用ChatD&B进行关键业务决策的客户尤为重要,因为它允许将AI的响应与历史数据和新查询进行评估。
影响和未来发展
ChatD&B已经为早期采用者带来了显著的时间节省和满意度提升,他们受益于对邓白氏洞察的简化访问。AI助手的能力在不断演变,与LangChain的持续合作引入新功能。
展望未来,邓白氏旨在进一步增强ChatD&B,探索新用例,确保其始终保持作为商业数据对话助理的领先地位。预计LangGraph的集成将深化AI对复杂数据关系的理解,提供更精确的洞察。
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