Agentset

Agentset이란 무엇인가요?

Agentset은 개발자가 자체 데이터를 기반으로 프로덕션 준비된 채팅 및 검색 경험을 구축, 평가 및 배포할 수 있도록 돕는 오픈소스 검색 증강 생성(RAG) 플랫폼입니다. 문서 수집 및 분할, 선호하는 벡터 데이터베이스에서의 인덱싱, API, 클라우드 서비스 또는 셀프 호스팅 배포를 통한 인용된 답변 검색을 위한 엔드투엔드 인프라를 제공합니다. 엔지니어를 위해 설계되었으며 고품질 검색, 강력한 개발자 경험 및 기존 AI 스택 및 도구와의 유연한 통합에 중점을 둡니다.

주요 기능

• 엔드투엔드 RAG 워크플로우

  수집, 청킹, 임베딩, 검색 및 평가를 포괄하는 턴키 파이프라인을 제공하여 팀이 여러 시스템을 연결하지 않고도 프로토타입에서 프로덕션으로 이동할 수 있습니다.

• 다중 형식 문서 수집

  22개 이상의 파일 형식을 파싱하고 분할하여 콘텐츠, 메타데이터 및 구조를 추출하고 이질적인 소스로부터 강력한 지식 베이스를 구축합니다.

• 인용 인식 답변

  자동 소스 인용이 포함된 답변을 반환하여 사용자가 기본 구절을 검사할 수 있게 하고 중요한 사용 사례의 신뢰성과 감사 가능성을 향상시킵니다.

• 모델 및 인프라 무관 설계

  선택한 LLM, 임베딩 모델 및 벡터 데이터베이스와 함께 작동하여 팀이 단일 스택에 종속되지 않고 기존 제공업체와 인프라를 채택할 수 있는 자유를 제공합니다.

• 개발자 우선 도구 및 SDK

  TypeScript 및 Python SDK, 채팅 및 검색 플레이그라운드, AI SDK 통합 및 MCP 서버를 제공하여 개발자가 RAG 플로우를 빠르게 프로토타입하고 디버그하며 자체 앱에 통합할 수 있습니다.

• 클라우드 및 셀프 호스팅 옵션

  관리형 환경을 제공하는 Agentset Cloud와 셀프 호스팅 및 배포 커스터마이징을 선호하는 팀을 위한 오픈소스 코드베이스를 제공합니다.

사용 사례

• 지식 베이스 챗봇 : 제품 문서, 위키 및 매뉴얼에서 인용 구절과 함께 사용자 질문에 답변하는 채팅 어시스턴트를 구축하여 지원 부담을 줄이고 셀프 서비스 검색을 개선합니다.
• 기업 내부 검색 : 내부 파일과 지식 저장소에 대한 안전한 조직 전체 검색을 제공하여 직원들이 정확하고 참조 기반의 정보를 빠르게 찾을 수 있습니다.
• 문서 중심 QA 시스템 : 정책 문서, 법적 계약, 연구 논문 및 기술 사양에 대한 질문 답변 인터페이스를 생성하여 추적 가능하고 인용 인식 응답이 필수적인 곳에서 활용합니다.
• 연구 및 분석 어시스턴트 : 대규모 문서 코퍼스에서 발견 사항을 집계, 필터링 및 요약하는 연구 에이전트를 프로토타입하면서 검증을 위한 원본 소스 링크를 유지합니다.
• 제품 내 임베디드 시맨틱 검색 : Agentset의 API와 SDK를 활용하여 SaaS 애플리케이션이나 내부 도구에 시맨틱 검색과 검색 기능을 통합하고 사용자 정의 데이터에 대한 자연어 쿼리 기능을 제공합니다.

자주 묻는 질문