邓白氏利用LangChain获取高级AI洞察

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。