这比听起来容易：我所要做的据中获取所有说话人信息，并为每个看起来像的说话人创建一个块。当传入查询是或其变体（如）adam evans, svp, ai platform cloud, salesforce时，这种类型的块将获得非常高的关键字分数和不错的向量分数。当这些增强块匹配时，我们将完整的会话信息返回给 。
未来已然规划好了
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流媒体服务：3 天后将举行 dreamforce 大会
由于我们的测试伙伴对优化的搜索索引感到满意，我们进入下一阶段：定期 刷新搜索 目标电话号码或电话营销数据 索引以与更新的会话时间表和演讲者简历同步。数据云搜索索引支持开箱即用的流式更新，这意味着对相关数据流的任何更改都将近乎实时地同步到搜索索引。挑战在于，我们如何添加定期刷新逻辑来将更新提供给这个管道？
软件工程加入了 slack 频道；
他的团队曾与 mulesoft 合作，将ingestion api和anypoint connector引入数据云。我编写了一些 java 代码来将我们供应商的会话 api 输出转换为所需的格式（llm 帮助我在 45 分 邮寄线索 钟内完成了这项工作——这是大量的 json 处理）。然后，lakshmi 在mulesoft anypoint studio中构建了支持更改数据捕获的定期数据提取管道，并将其部署为新的数据流。我们创建了一个新索引，从供应商系统中删除了一些演讲者，并将我们自己添 们的努力可能会被忽 加为测试演讲者。我们等了几分钟，然后搜索了我们的名字。成功了。