是统一客户体验管理 (Unified-CXM) 领域的领导者，致力于帮助全球品牌通过 30 多个数字渠道与客户进行有效互动。为了实现这一目标，Sprinklr 需要一个可扩展的 AI 搜索解决方案来支持其 AI 应用，尤其是在处理客户互动带来的海量数据需求方面。
Sprinklr 机器学习工程副总监 Raghav Sonavane 领导着应用人工智能团队，专注于生成式人工智能 (GenAI) 和检索增强生成 (RAG)。他的团队负责训练和微调内部模型，并为面向客户的应用程序（例如常见问题解答机器人和其他GenAI 驱动的服务）部署先进的检索和生成系统。该团队通过一个集中式平台向 Sprinklr 产品工程团队提供所有这些功能。
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图： Sprinklr 的 RAG 架构
Sprinklr 平台由四个主要产品套 工作职能邮件数据库 件组 体验解决方案 成：Sprinklr Service、Sprinklr Marketing、Sprinklr Social 和 Sprinklr Insights。每个套件都嵌入了 AI 优先功能，例如辅助代理、通话后分析和实时分析，这些功能对于管理大规模联络中心运营至关重要。Sonavane 表示：“这些 AI 驱动的功能，加上 Qdrant 先进的矢量搜索功能，增强了 Sprinklr 面向客户的工具，例如常见问题解答机器人、交易机器人、对话服务和产品推荐引擎。”
这些自助服务应用程序高度
依赖高级矢量搜索来分析和优化社区内容 客座作者 此内容 并完善知识库，从而确保高效且相关的响应。对于需要进一步帮助的客户，Sprinklr 为支持人员配备了强大的搜索功能，使他们能够快速访问类似案例并借鉴过去的互动经验，从而提高客户支持的质量和速度。
矢量数据库的必要性
为了支持各种人工智能驱动的应用，Sprinklr 需要一个高效的矢量数据库。“关键挑战在于为所有类型的检索任务提供最高质量和最快速的搜索能力，”Sonavane 解释道。
去年Sprinklr 对其现有的搜索
基础架构进行了全面评估。评估的目标是 比利时商业指南 找出当前的能力差距，对速度和成本进行基准测试，并探索通过增强可扩展性和更强大的数据隐私控制来提升开发者体验的机会。显然，先进的矢量数据库对于满足这些需求至关重要，而 Qdrant 正是理想的解决方案。
为什么选择 Qdrant？
在评估了 Pinecone、Weaviate 和 ElasticSearch 等多个向量数据库选项后，Sprinklr 选择了 Qdrant，因为它：
开发人员友好的文档： “Qdrant 清晰的文档使我们的团队能够将其快速集成到我们的工作流程中，”Sonavane 指出。
高度可定制性： Qdrant 通过高 体验解决方案 级抽象为 Sprinklr 提供了必要的灵活性，从而支持广泛的定制。Sprinklr 的多元化团队致力于开发各种 GenAI 应用，他们需要一个能够适应不同工作负载的解决方案。“对于我们多样化的 AI 应用而言，在数据集合层面进行微调配置的能力至关重要，”Sonavane 说道。Qdrant 通过以下方式满足了这一需求：
高速搜索配置可微调设置以获得最佳性能
适用于高维数据工作负载的量化向量
内存映射，用于高效搜索并优化内存使用。
速度与成本效率： Qdrant 实现了速度与成本的最佳结合，使其成为最符合 Sprinklr 需求的可行解决方案。“我们需要一个不仅能满足性能要求，还能控制成本的解决方案，而 Qdrant 做到了这两点，”Sonavane 说道。
增强监控： Qdrant 的监控工具进一步提高了系统效率，使 Sprinklr 能够在其平台上保持高性能。
实施和 Qdrant 的性能
Sprinklr 向 Qdrant 的过渡经过了精心管理，最初只使用了 10% 的工作负载，然后逐渐扩展。整个过渡过程非常顺畅，这在一定程度上得益于 Qdrant 可配置的Web UI，它使 Sprinklr 能够在现有基础架构中充分利用其功能。
Sonavane 表示： “Qdrant 能够同时索引多个向量，并进行精准的检索和重新排序，这显著改善了我们的工作流程。” 这一功能减少了重复检索过程的需求，显著提高了效率。此外，Qdrant 的量化和内存映射功能使 Sprinklr 能够降低内存使用量，从而大幅节省成本。
Qdrant 目前在增强 Sprinklr 在其 AI 驱动型应用程序中的向量搜索功能方面发挥着关键的支持作用，这些应用程序旨在与云和 LLM 平台无关。该平台支持各种 AI 驱动型任务，从检索和 体验解决方案 重新排序到提供高级客户体验。Sonavane 强调：“检索是我们所有 AI 任务的基础，而 Qdrant 的弹性和速度使其成为我们系统不可或缺的一部分。” Sprinklr 将Qdrant 作为 AWS 上的托管服务运行，以确保其可扩展性、可靠性和易用性。