OpenKBS Apps는 문서를 업로드하고 처리하며, 의미 임베딩을 생성하고, 검색 증강 생성용 여러 LLM을 구성하는 통합 인터페이스를 제공합니다. 사용자들은 쿼리 워크플로우를 세밀하게 조정하고, 접근 제어를 설정하며, 에이전트를 웹이나 메시징 채널에 통합할 수 있습니다. 이 플랫폼은 사용자 상호작용 분석, 피드백을 통한 지속적 학습, 다국어 콘텐츠 지원을 제공하여 조직 데이터를 기반으로 한 지능형 비서의 빠른 제작을 돕습니다.

LangDB AI는 흩어진 문서를 검색 가능한 인터랙티브 어시스턴트로 전환하는 AI 기반 지식 관리 플랫폼입니다. 사용자는 PDF, Word 파일 또는 웹 페이지 등의 문서를 업로드하며, LangDB의 AI는 자연어 처리와 임베딩을 이용해 내용을 분석하고 인덱싱합니다. 의미 검색 엔진은 관련 구절을 검색하며, 챗봇 인터페이스를 통해 팀원이 자연스러운 언어로 질문할 수 있습니다. 이 플랫폼은 채팅 위젯, Slack, API 통합을 통한 멀티채널 배포를 지원하며, 관리자들은 사용자 역할, 사용량 분석, 문서 버전 관리를 원활하게 수행할 수 있습니다. 콘텐츠 수집, 태깅, 대화 지원 자동화를 통해 정보를 찾는 시간을 절감하고 고객 지원, 엔지니어링, 교육 부서 간 협업을 강화합니다.

TiDB는 AI 애플리케이션에 맞춤화된 통합 데이터베이스 솔루션입니다. 벡터 검색, 의미론적 지식 그래프 검색 및 운영 데이터 관리를 지원합니다. 서버리스 아키텍처는 신뢰성과 확장성을 보장하여 수동 데이터 동기화와 여러 데이터 저장소 관리의 필요성을 제거합니다. 역할 기반 액세스 제어, 암호화, 고가용성과 같은 기업 수준의 기능이 있는 TiDB는 성능, 보안 및 사용 편의성을 요구하는 생산 준비가 완료된 AI 애플리케이션에 적합합니다. TiDB의 플랫폼 호환성은 클라우드 기반 및 로컬 배포 모두에 걸쳐 있어 다양한 인프라 요구에 적합합니다.

Crawlr는 오픈소스 CLI AI 에이전트로, 웹 기반 정보를 구조화된 지식 베이스로 효율적 수집하는 과정을 간소화합니다. OpenAI의 GPT-3.5/4 모델을 사용해 지정 URL을 크롤링하고, 원시 HTML을 의미 있는 텍스트 섹션으로 정리·분할하며, 간결한 요약을 생성하고, 의미론적 검색에 적합한 벡터 임베딩을 만듭니다. 크롤링 깊이, 도메인 필터, 블록 크기 등을 조정할 수 있어 사용자 프로젝트에 맞게 수집 파이프라인을 맞춤화할 수 있습니다. 링크 발견 및 콘텐츠 처리를 자동화하여 수작업 데이터 수집을 줄이고 FAQ, 챗봇, 연구 아카이브 구축을 가속화하며, Pinecone, Weaviate, 또는 로컬 SQLite와 원활히 연동됩니다. 모듈식 설계로 맞춤형 파서와 임베딩 제공자를 쉽게 확장할 수 있습니다.

Financial Agentic RAG는 문서 수집, 임베딩 기반 검색, GPT 기반 생성 기능을 결합하여 인터랙티브한 금융 분석 지원 도구를 제공합니다. 에이전트는 검색과 생성 AI를 균형 있게 운용하며, PDF, 스프레드시트, 보고서를 벡터화하여 맥락 기반 검색을 수행합니다. 사용자가 질문을 입력하면 시스템은 가장 적합한 세그먼트를 검색하고 언어 모델을 조건화하여 간결하고 정확한 금융 인사이트를 생성합니다. 로컬 또는 클라우드에 배포 가능하며, 커스텀 데이터 커넥터, 프롬프트 템플릿 및 Pinecone 또는 FAISS 같은 벡터 저장소를 지원합니다.

Granite Retrieval Agent는 의미적 검색과 대형 언어 모델을 결합한 검색 강화 생성형 AI 에이전트를 유연하게 구축할 수 있는 플랫폼을 제공합니다. 사용자는 다양한 출처의 문서를 수집하고, 벡터 임베딩을 생성하며, Azure Cognitive Search 인덱스 또는 기타 벡터 저장소를 구성할 수 있습니다. 쿼리가 들어오면, 에이전트는 가장 관련성 높은 구절을 검색하고, 컨텍스트 윈도우를 구성하며, LLM API를 호출하여 정확한 답변 또는 요약을 제공합니다. 메모리 관리, 사고 사슬 오케스트레이션 및 맞춤 플러그인 지원으로 전처리 및 후처리도 수행합니다. Docker 또는 파이썬 직접 배포가 가능하며, 이를 통해 지식 기반 챗봇, 엔터프라이즈 어시스턴트, Q&A 시스템을 빠르게 개발할 수 있으며, 환각 현상을 줄이고 사실 정확성을 향상시킵니다.

Haystack은 개발자가 최신 기계 학습 발전을 활용하여 사용자 정의 검색 솔루션을 쉽게 만들 수 있도록 설계되었습니다. 문서 저장소, 검색기 및 독서기와 같은 구성 요소를 사용하여 Haystack은 다양한 데이터 소스에 연결하고 쿼리를 효과적으로 처리할 수 있습니다. 모듈식 아키텍처는 의미 검색 및 전통적인 키워드 기반 검색을 포함한 혼합 검색 전략을 지원하여 검색 기능을 향상시키려는 기업을 위한 다목적 도구로 만들었습니다.

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.

Memonto는 AI 에이전트의 미들웨어 라이브러리로, 전체 메모리 수명 주기를 조율합니다. 각 대화 턴마다 사용자 및 AI 메시지를 기록하고, 중요한 세부 정보를 요약하며, 이 요약을 임베딩으로 변환하여 저장합니다. 새 프롬프트를 생성할 때, Memonto는 의미론적 검색을 수행하여 가장 관련성 높은 과거 기억을 검색하며, 에이전트가 맥락을 유지하고, 사용자 선호도를 기억하며, 맞춤형 응답을 제공할 수 있도록 합니다. SQLite, FAISS, Redis 등 여러 저장소 백엔드를 지원하며, 임베딩, 요약, 검색을 위한 구성 가능한 파이프라인을 제공합니다. 개발자는 기존 에이전트 프레임워크에 쉽게 통합하여 일관성과 장기 참여를 강화할 수 있습니다.

Ncurator는 귀하가 지식을 관리하고 조직하는 데 도움을 주기 위해 설계된 AI 기반 브라우저 확장 프로그램입니다. Notion, Gmail, Google Drive와 같은 여러 플랫폼과 통합하여 PDF 가져오기, 웹페이지 크롤링 및 의미 검색 활성화와 같은 작업을 수행합니다. 오프라인 기능과 데이터 보안에 중점을 둔 Ncurator는 모든 정보를 로컬에 저장하여 문서 및 지식 기반을 안전하고 효율적으로 처리할 수 있도록 합니다.

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.

이 저장소는 DeepSeek를 활용하여 고차원 벡터 검색을 수행하는 ReAct 기반 AI 에이전트 제작을 위한 단계별 튜토리얼과 참조 구현체를 제공합니다. 환경 세팅, 의존성 설치, 맞춤 데이터용 벡터 저장소 구성 등을 다루며, 에이전트는 ReAct 패턴을 활용하여 추론과 외부 지식 검색을 결합해 투명하고 설명 가능한 답변을 만들어냅니다. 사용자들은 추가 문서 로더 연동, 프롬프트 템플릿 조정, 벡터 데이터베이스 교체 등을 통해 시스템을 확장할 수 있으며, 이 유연한 프레임워크는 개발자와 연구자가 간단한 파이썬 코드로 강력한 대화형 에이전트를 빠르게 프로토타이핑할 수 있게 합니다.

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.

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.

Tendery는 유럽 전역의 공공 입찰 발견 및 관리를 자동화하는 AI 기반 플랫폼입니다. 관련 정부 입찰을 찾기 위한 고급 의미 검색 기능, 포괄적인 입찰 관리 도구, 비즈니스 프로필에 따라 개인화된 추천을 제공합니다. 사용자는 사용자 지정 검색 쿼리를 저장하고 정기적인 업데이트를 받을 수 있으며, 신속하고 효율적인 의사 결정을 위해 전체 입찰 문서에 접근할 수 있습니다. 전체 조달 프로세스를 간소화함으로써 Tendery는 계약을 수주할 가능성을 높이고 기업의 시간을 절약합니다.

Trieve는 기업이 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 고급 AI 기반 검색 및 발견 솔루션을 제공하고 있습니다. 주요 기능에는 의미론적 벡터 검색, BM25 및 SPLADE 모델을 사용한 전체 텍스트 검색 및 하이브리드 검색 기능이 포함됩니다. Trieve는 관련성 조정, 하위 문장 강조 표시 및 원활한 데이터 관리를 위한 강력한 API 통합도 제공합니다. 기업은 최대 데이터 보안을 위해 개인 오픈 소스 모델을 활용하여 데이터 수집, 임베딩 및 분석을 손쉽게 관리할 수 있습니다. 업계 최고의 검색 경험을 신속하고 효율적으로 설정하세요.

VisQueryPDF는 PDF 파일을 청크로 분할하고, OpenAI 또는 호환 가능한 모델을 통해 벡터 임베딩을 생성하며, 이를 로컬 벡터 저장소에 저장합니다. 사용자는 자연어 질의를 입력하여 가장 관련성 높은 청크를 검색할 수 있습니다. 검색 결과는 원본 PDF 페이지에 하이라이트된 텍스트로 표시되고, 2차원 임베딩 공간에 시각화되어 문서 세그먼트 간의 의미적 관계를 인터랙티브하게 탐색할 수 있습니다.

음성 파일 에이전트는 음성 인식과 AI 문서 분석을 결합하여 사용자가 대화식으로 파일과 상호작용할 수 있게 합니다. PDF, Word, 이미지 또는 텍스트 파일과 같은 문서를 업로드하면, Whisper를 통해 음성 질의를 전사하고 OpenAI 임베딩을 사용하여 의미론적으로 콘텐츠를 검색합니다. 그런 뒤, 정밀하고 맥락을 반영한 답변이나 요약을 생성합니다. 이 에이전트는 다중 포맷 처리, 실시간 전사 피드백, 기존 작업 흐름과의 원활한 통합을 지원하며, 전문가들이 수작업 없이 핵심 정보를 쉽게 검색할 수 있도록 돕습니다.

Whiz는 복잡한 대화 및 작업 지향 워크플로우를 수행할 수 있는 지능형 에이전트 개발을 위한 강력한 기반을 제공하도록 설계되었습니다. Whiz를 사용하는 개발자는 도구 — Python 함수 혹은 외부 API — 를 정의하고, 사용자 요청 처리 시 호출할 수 있습니다. 내장된 메모리 모듈은 대화 컨텍스트를 캡처하여 일관된 다중 턴 상호작용을 가능하게 합니다. 역동적 계획 엔진은 목표를 실행 가능한 단계로 분해하며, 유연한 인터페이스는 커스텀 정책, 도구 레지스트리, 메모리 백엔드 주입을 허용합니다. Whiz는 임베딩 기반 의미 검색을 지원하여 관련 문서를 검색하고, 감사성을 위한 로깅과 확장을 위한 비동기 실행도 제공합니다. 완전한 오픈소스인 Whiz는 Python이 구동되는 어디서든 배포 가능하며, 고객지원 챗봇, 데이터 분석 어시스턴트 또는 도메인 전문 에이전트를 빠르게 프로토타입할 수 있습니다.

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.