Askible은 사용자 질문에 대한 자동화된 응답을 제공하여 커뮤니티 참여를 강화하도록 설계된 강력한 도구입니다. 서버 관리자가 Q&A 쌍을 쉽게 만들고, 삭제하고, 편집하고 관리할 수 있도록 합니다. 다양한 서버 크기와 활동에 맞춘 여러 구독 플랜을 통해 Askible은 커뮤니티가 필요에 가장 적합한 플랜을 찾을 수 있도록 합니다. 사용자 지원 경험을 간소화하여 긴 검색 없이 신속하고 정확한 답변을 제공하여 커뮤니티 구성원에게 시간을 절약해줍니다.

OpenKBS는 기업 콘텐츠—PDF, 문서, 웹페이지—를 벡터 임베딩으로 변환하여 지식 그래프에 저장합니다. 사용자는 의미적 인덱스를 스캔하여 정밀한 답변을 얻기 위해 AI 챗봇과 상호작용합니다. 이 플랫폼은 강력한 API 엔드포인트, 사용자 정의 UI 위젯, 역할 기반 접근 제어를 제공합니다. 자동화된 문맥 기반 응답과 새 데이터로부터의 지속적 학습을 통해 내부 지원, 문서 검색, 개발자 온보딩을 가속화합니다.

rag-services는 RAG 파이프라인을 별도 마이크로서비스로 분해하는 확장 가능한 플랫폼입니다. 문서 저장소 서비스, 벡터 인덱스 서비스, 임베더 서비스, 여러 LLM 추론 서비스, 워크플로우를 조정하는 오케스트레이터 서비스를 제공합니다. 각각의 구성 요소는 REST API를 공개하여 데이터베이스와 모델 제공업체를 자유롭게 조합할 수 있습니다. 도커(Docker)와 도커 컴포즈(Docker Compose)를 지원하여 로컬 또는 쿠버네티스 클러스터에 배포 가능합니다. 이 프레임워크는 챗봇, 지식 기반, 자동 문서 Q&A를 위한 확장 가능하며 장애 허용력이 뛰어난 RAG 솔루션을 지원합니다.