Tealium docs indexBefore reading this page, retrieve the full documentation index at: https://docs.tealium.com/ja/llms.txtThe index lists all available pages across the Tealium documentation site.
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AIプラットフォームやモデルとティーリウムを統合して、訪問プロファイルを豊かにし、リアルタイム予測を活性化し、インテリジェントな顧客体験を構築します。
外部 AI モデルを Tealium 関数に接続し、イベントデータと訪問データを使用してリアルタイム予測を呼び出し、訪問プロファイルをエンリッチします。
AIコネクタとTealium Functionsの仕組み、およびLLMのアクティベーションにAIコネクタを使用する場合と、独自のモデルを呼び出すためにTealium Functionsを使用する場合について説明します。
Amazon Bedrock AIコネクタを構成して、Tealiumのイベントデータと訪問データをリアルタイムでエンリッチするために、基盤モデル、管理されたプロンプト、または複数ステップのBedrockワークフローに送信します。
クライアントサイド、サーバーサイド、ハイブリッドの各アプローチで一貫した訪問IDを維持しながら、ChatGPTアプリにTealiumトラッキングを実装します。
旧称 Vertex AI Search for Commerce である AI Commerce Search は、e コマース体験向けに Google 品質の検索、閲覧、レコメンデーション機能を提供します。
Tealiumのイベントデータを使用してVertex AIモデルを呼び出し、リアルタイムの訪問エンリッチメントのためにモデルのレスポンスを返すGoogle Vertex AIコネクタを構成します。
Tealiumのイベントまたは訪問データを使用してプロンプトを送信し、リアルタイムでモデルのレスポンスを返すためのOpenAIコネクタを構成します。
この記事では、OpenAI Eventsコネクタの構成方法について説明します。
Tealiumのイベントデータと訪問データをSnowflake Cortexモデルまたはデプロイされたモデルエンドポイントにリアルタイムで送信するためのSnowflake AIコネクタを構成します。
アンスロピックコネクタを構成して、Tealiumのイベントまたは訪問データをプロンプトとして送信し、リアルタイムでモデルのレスポンスを返します。
