我们如何在epilot中整合AI - 第2章：无服务器RAG与LangChain和Weaviate
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原文英文，约2000词，阅读约需7分钟。
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内容提要
epilot通过实施检索增强生成（RAG）技术，提升了AI邮件建议功能，帮助用户快速响应客户邮件。该系统整合历史邮件和外部数据，提供个性化回复，提升沟通效率。未来将支持邮件附件和可定制知识库，推动能源行业的垂直AI发展。
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关键要点
- epilot通过实施检索增强生成（RAG）技术，提升了AI邮件建议功能。
- 该系统整合历史邮件和外部数据，提供个性化回复，提升沟通效率。
- 未来将支持邮件附件和可定制知识库，推动能源行业的垂直AI发展。
- RAG技术帮助用户快速响应客户邮件，理解之前的沟通和公司特定的沟通风格。
- 使用LangChain、Weaviate、Presidio和LangSmith等工具构建安全、可扩展的RAG系统。
- 通过处理和清洗邮件，将其转换为向量嵌入，以便于检索相关信息。
- 系统通过提取客户询问的问题，利用向量数据库检索相似邮件和潜在答案。
- 增强的系统提示和上下文引用提高了邮件回复的相关性和准确性。
- epilot的解决方案已经取得良好效果，用户采纳率快速增长。
- 未来将推出AI建议行动功能，自动处理常见任务，如支付方式更改和客户迁移。
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