초보자 친화적 시맨틱 검색 도구

간단한 설정과 쉬운 사용법을 제공하는 시맨틱 검색 도구로 시작부터 성공적인 작업을 만드세요.

시맨틱 검색

  • LangChain과 Qdrant를 활용하여 상품 데이터와 브랜드 가이드라인을 기반으로 한 고전환 전자상거래 랜딩 페이지를 자동 생성하는 AI 에이전트입니다.
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    E-commerce Landing Page AI Agent란?
    전자상거래용 랜딩 페이지 AI 에이전트는 온라인 상점의 마케팅 랜딩 페이지 생성을 간소화하기 위해 설계된 전문 솔루션입니다. LangChain의 파이프라인 오케스트레이션 기능과 Qdrant의 벡터 데이터베이스를 활용하여, 원시 상품 카탈로그, 브랜드 가이드라인, 고객 프로필을 완벽하게 양식을 갖춘 설득력 있는 랜딩 페이지 콘텐츠로 변환합니다. 눈길을 끄는 제목, 상세 상품 설명, 최적화된 콜투액션, 레이아웃 제안을 생성하며, AI 기반 이미지 추천도 지원합니다. 개발자는 프롬프트를 사용자 맞춤화하고 스타일 파라미터를 조정하며, A/B 테스트용 변형을 워크플로우 내에 직접 통합할 수 있습니다. 인기 CMS 플랫폼과의 원활한 통합으로 게시 자동화를 실현하여 수작업을 최대 80% 감축합니다. 이 AI 기반 접근법은 시장 출시 시간을 단축하고, 개인화 수준을 향상시키며, 전자상거래 마케터 및 소규모 사업자의 전환 성과를 높입니다.
  • RecurSearch는 쿼리를 정제하고 RAG 파이프라인을 향상시키기 위한 재귀적 의미 검색을 제공하는 파이썬 도구 키트입니다.
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    RecurSearch란?
    RecurSearch는 재귀적 의미 검색을 가능하게 하여 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 및 AI 에이전트 워크플로우를 향상시키도록 설계된 오픈소스 파이썬 라이브러리입니다. 사용자는 쿼리와 문서를 벡터 공간에 임베딩하는 검색 파이프라인을 정의한 후, 이전 결과를 기반으로 쿼리를 반복적으로 정제하고, 메타데이터 또는 키워드 필터를 적용하며, 결과를 요약 또는 집계합니다. 이러한 단계별 정제를 통해 정밀도가 향상되고, API 호출이 줄어들며, 에이전트가 대용량 코퍼스에서 깊이 중첩되거나 문맥 특화된 정보를 추출하는데 도움을 줍니다.
  • 현대 상거래를 위한 전문화된 기반 모델, 다국어 및 현지화됨.
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    Shoonya AI란?
    Shoonya는 현대 상거래를 위해 특별히 설계된 전문화된 기반 모델을 개발합니다. 이 모델들은 다국어 지원을 하며, 다양한 산업에 최적화되어 있고, 지역적 맥락과 선호를 깊이 이해하고 있습니다. Shoonya의 기술은 카탈로그 검색, 제품 분류 및 의미적 제품 일치를 비롯한 사용 사례를 지원합니다. 또한 인도의 ONDC와 같은 플랫폼과 통합되어 여러 인도 언어로 쉽게 제품을 검색할 수 있는 음성 쇼핑 시연을 제공합니다. Shoonya는 소매 요구에 맞춘 고급 AI 모델을 통해 상거래 경험을 향상시키는 것을 목표로 하고 있습니다.
  • Azure OpenAI와 LangChain을 활용하여 업로드된 PDF를 분석하여 은행 관련 문의에 답변하는 Java 기반 AI 에이전트입니다.
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    Agent-OpenAI-Java-Banking-Assistant란?
    Agent-OpenAI-Java-Banking-Assistant는 Azure OpenAI를 사용하여 대형 언어 모델 처리와 의미 검색을 위한 벡터 임베딩을 수행하는 오픈소스 Java 애플리케이션입니다. 은행 PDF를 로드하고 임베딩을 생성하며, 금융 재무제표 요약, 대출 계약 설명, 거래 내역 조회 등 대화형 QA를 수행합니다. 이 샘플은 프롬프트 엔지니어링, 함수 호출, Azure 서비스와의 통합을 통해 도메인 특화 은행 어시스턴트를 구축하는 방법을 보여줍니다.
  • LlamaIndex를 활용한 지식 검색과 LangChain 통합을 통해 AI 기반으로 CUHKSZ 문서에 대한 인터랙티브 Q&A를 지원합니다.
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    Chat-With-CUHKSZ란?
    Chat-With-CUHKSZ는 CUHKSZ 지식 베이스에 기반한 도메인 특화 챗봇을 쉽게 구축할 수 있는 파이프라인을 제공합니다. 리포지토리를 클론한 후, 사용자들은 OpenAI API 자격 증명을 구성하고, 캠퍼스 PDF, 웹 페이지, 연구 논문 등의 문서 소스를 지정합니다. LlamaIndex는 문서 전처리와 인덱싱을 통해 효율적인 벡터 저장소를 만듭니다. LangChain은 검색과 프롬프트를 조율하여 대화형 인터페이스 내에서 관련 답변을 제공합니다. 이 아키텍처는 사용자 정의 문서 추가, 프롬프트 전략 조정, Streamlit 또는 파이썬 서버로 배포하는 것도 지원하며, 선택적 의미 검색 기능, 쿼리 로그 기록, 다른 대학으로의 확장도 최소한의 설정으로 가능합니다.
  • 코드 저장소를 스캔, 인덱싱하고 의미론적 쿼리를 수행하는 AI 기반 도구로, 요약 및 Q&A 제공.
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    CrewAI Code Repo Analyzer란?
    CrewAI Code Repo Analyzer는 코드 저장소를 인덱싱하고 벡터 임베딩을 생성하며 의미론적 검색을 제공하는 오픈 소스 AI 에이전트입니다. 개발자는 자연어로 질문하여 모듈의 높은 수준의 요약을 생성하거나 프로젝트 구조를 탐색할 수 있습니다. 이는 대형 언어 모델을 활용하여 복잡한 코드베이스를 해석·설명하고, 코드 이해를 빠르게 하며, 레거시 코드 분석과 문서화 자동화를 지원합니다.
  • 고객 상호작용 및 내부 지식 관리를 향상시키기 위한 AI 기반 검색 및 채팅 솔루션.
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    DenserBot란?
    Denser AI는 고객 상호작용 및 내부 지식 관리를 향상시키기 위해 설계된 혁신적인 AI 기반 도구를 제공합니다. 고급 의미 검색 및 채팅 기능을 통합함으로써, Denser AI는 기업이 고객 문의에 대해 효율적이고 정확하며 개인화된 응답을 제공할 수 있도록 합니다. 추가적으로, 광범위한 데이터베이스에서 필요한 정보를 신속하게 검색하여 내부 팀을 지원합니다. 이 기술은 대규모 구현에 적합하여 기업이 AI 기능을 효율적으로 확장할 수 있도록 보장합니다.
  • 자동 데이터 검색, 지식 추출, 문서 기반 질문 응답을 위한 오픈 소스 AI 에이전트 프레임워크.
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    Knowledge-Discovery-Agents란?
    Knowledge-Discovery-Agents는 PDF, CSV, 웹사이트 등 다양한 출처에서 구조화된 인사이트를 추출할 수 있는 모듈식 미리 제작된 AI 에이전트 세트를 제공합니다. LangChain과 연동하여 도구 사용을 관리하고, 웹 스크래핑, 임베딩 생성, 의미 검색, 지식 그래프 생성 등의 태스크 체인을 지원합니다. 사용자들은 에이전트 워크플로우를 정의하고, 새 데이터 로더를 추가하며, QA 봇 또는 분석 파이프라인을 배포할 수 있습니다. 최소한의 보일러플레이트 코드로 연구 및 기업 환경에서 프로토타이핑, 데이터 탐색, 자동 보고서 생성을 가속화합니다.
  • KoG Playground는 사용자 정의 벡터 검색 파이프라인과 함께 LLM 기반 검색 에이전트를 구축하고 테스트할 수 있는 웹 기반 샌드박스입니다.
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    KoG Playground란?
    KoG Playground는 오픈소스, 브라우저 기반 플랫폼으로, 검색 증강 생성(RAG) 에이전트 개발을 쉽게 만들어줍니다. Pinecone 또는 FAISS와 같은 인기 있는 벡터 저장소와 연결하여 텍스트 코퍼스를 입력하고, 임베딩을 계산하며, 시각적으로 검색 파이프라인을 구성할 수 있습니다. 인터페이스는 프롬프트 템플릿, LLM 백엔드(OpenAI, Hugging Face) 및 체인 핸들러를 정의하는 모듈형 구성 요소를 제공합니다. 실시간 로그는 토큰 사용량과 지연 시간을 표시하여 성능 및 비용을 최적화하는 데 도움을 줍니다. 사용자는 유사도 임계값, 재순위 알고리즘, 결과 융합 전략을 즉시 조정하고, 구성 설정을 코드 스니펫 또는 재현 가능한 프로젝트로 내보낼 수 있습니다. KoG Playground는 지식 기반 챗봇, 의미론적 검색 앱, 사용자 지정 AI 도우미의 프로토타입 개발을 최소한의 코딩으로 지원합니다.
  • Messy Desk의 AI 기반 문서 요약 및 커뮤니티 기능으로 지식 관리 효율을 높이세요.
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    Messy Desk란?
    Messy Desk는 인공지능을 활용하여 지식 관리 프로세스를 간소화하는 최첨단 플랫폼입니다. 즉각적인 문서 미리보기, 정보를 검색하기 위한 강력한 의미 검색, 복잡한 주제에 대한 AI 설명, 문서에서 특정 답변을 얻기 위한 인터랙티브 채팅과 같은 기능을 제공합니다. 또한 커뮤니티 토의를 통해 사용자가 통찰력과 아이디어를 공유하여 협력 학습 환경을 조성할 수 있습니다. 문서 업로드는 대량 업로드 옵션 또는 URL을 통해 용이하게 이루어져 지식 라이브러리를 관리하는 데 효율적인 도구가 됩니다.
  • Neum AI를 사용하여 검색 증강 생성 및 의미 검색을 위한 강력한 데이터 인프라를 구축하세요.
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    Neum AI란?
    Neum AI는 검색 증강 생성(RAG) 및 의미 검색 애플리케이션을 위해 맞춤화된 데이터 인프라를 구축하기 위한 고급 프레임워크를 제공합니다. 이 클라우드 플랫폼은 분산 아키텍처, 실시간 동기화 및 강력한 가시성 도구를 갖추고 있습니다. 개발자가 빠르고 효율적으로 파이프라인을 설정하고 벡터 저장소에 원활하게 연결하는 데 도움을 줍니다. 텍스트, 이미지 또는 다른 데이터 유형을 처리하든 Neum AI의 시스템은 깊은 통합과 최적화된 성능을 보장합니다.
  • QuickSight는 고급 AI 기반 비디오 분석 및 의미론적 검색 솔루션을 제공합니다.
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    QuickSight란?
    QuickSight는 고급 인공 지능을 활용하여 비디오를 분석하고 의미론적 검색 기능을 제공하는 최첨단 비디오 인텔리전스 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 사용자가 비디오 콘텐츠에서 중요한 인사이트를 전례 없는 방식으로 추출하고 활용할 수 있도록 하여 기업 교육 및 개인화된 고객 경험을 포함한 다양한 응용 프로그램에 유용한 도구가 됩니다. 관련 정보를 신속하게 검색하고 비즈니스 의사 결정 프로세스를 개선하는 등 QuickSight의 AI 기능은 비디오 콘텐츠 관리 및 활용을 더욱 효과적이고 효율적으로 만듭니다.
  • Google Meet의 대본을 추출하고 요약하는 AI 기반 도구입니다.
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    Sales Stack - Pro Caller란?
    Sales Stack Pro Caller는 회의 효율성을 개선하려는 전문가를 위해 설계되었습니다. 고급 AI 알고리즘을 사용하여 Google Meet 세션에서 대본을 추출하고, 핵심 포인트를 요약하며, 사용자가 의미적으로 검색할 수 있도록 합니다. 이 기능은 시간을 절약할 뿐만 아니라 개인 및 팀이 전체 녹음을 검색하지 않고도 중요한 세부 정보를 기억하는 데 도움을 줍니다. 사용자는 이 도구를 활용하여 더 나은 후속 작업, 효율적인 소통 및 팀 간 협업을 향상할 수 있습니다.
  • AI 기반 검색으로 제품을 쉽게 발견하세요.
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    Vantage Discovery란?
    Vantage Discovery는 인공지능을 활용하여 지능형 검색 및 맞춤형 제품 추천을 통해 매끄러운 쇼핑 경험을 제공합니다. 이는 소매업체가 고객의 의도와 연결되어 정보에 기반한 의사결정을 내리는 능력을 향상시킵니다. 고급 의미 검색 및 개인화 기술을 활용하여 Vantage Discovery는 고객 만족도를 높일 뿐만 아니라 전환율도 향상시킵니다. 다중 모드 검색과 같은 기능을 통해 다양한 사용자 요구를 충족시키며, 전자상거래와 디지털 마케팅에서 귀중한 도구로 자리 잡고 있습니다.
  • VortiX는 인공지능 기반의 학술 연구와 지능형 검색 기능을 제공합니다.
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    VortiX란?
    VortiX는 인공지능을 활용하여 연구 경험을 향상시키는 정교한 학술 검색 엔진입니다. 2억 2천만 개 이상의 문서에 접근할 수 있어, 사용자는 키워드 및 의미 검색을 수행하고, 인용을 생성하고, 통찰력을 쉽게 정리할 수 있습니다. VortiX는 복잡한 주제를 명확히 하기 위해 AI와 대화할 수 있는 기능을 제공함으로써 다양한 분야의 학생, 연구자 및 전문가에게 귀중한 도구로 자리잡고 있습니다. 사용자 친화적인 인터페이스로 빠른 탐색과 문서 저장이 가능합니다.
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