로컬 RAG 리서처 Deepseek는 Deepseek의 강력한 파일 크롤링 및 인덱싱 기능과 벡터 기반 의미 검색 및 로컬 LLM 추론을 결합하여 독립 실행형 검색 보강 생성(RAG) 에이전트를 만듭니다. 사용자는 디렉터리를 구성하여 PDF, Markdown, 텍스트 등 다양한 문서 포맷을 인덱스하고, FAISS 또는 기타 벡터 저장소를 통해 맞춤 임베딩 모델을 통합합니다. 쿼리는 로컬 오픈 소스 모델(예: GPT4All, Llama) 또는 원격 API를 통해 처리되며, 인덱싱된 내용에 기반한 간결한 응답 또는 요약을 반환합니다. 직관적 CLI 인터페이스, 맞춤형 프롬프트 템플릿 및 증분 업데이트 지원으로 데이터 프라이버시와 오프라인 접근성을 보장합니다.

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.

Agentic-RAG-DeepSeek는 에이전트 오케스트레이션과 RAG 기술을 결합하여 고급 대화 및 연구 응용 프로그램을 가능하게 합니다. 먼저 문서 코퍼스를 처리하여 LLM을 이용해 임베딩을 생성한 후 DeepSeek 벡터 데이터베이스에 저장합니다. 런타임에 AI 에이전트는 관련 구절을 검색하고, 컨텍스트 인식 프롬프트를 구성하며, LLM을 활용해 정확하고 간결한 답변을 합성합니다. 이 프레임워크는 반복적이고 다단계의 추론 워크플로우, 도구 기반 작업, 사용자 맞춤 정책을 지원하여 유연한 에이전트 행동이 가능합니다. 개발자는 구성요소를 확장하거나 추가 API 또는 도구를 통합하고, 에이전트 성능을 모니터링할 수 있습니다. 동적 Q&A 시스템, 자동 연구 어시스턴트 또는 도메인 별 챗봇 제작에 있어 Agentic-RAG-DeepSeek는 확장 가능하고 모듈화된 플랫폼을 제공합니다.

Hebbia는 지식 작업 수행 방식을 혁신하기 위해 구축된 최첨단 AI 플랫폼입니다. 첨단 AI 기술을 활용하여 Hebbia는 사용자가 공공 정보를 쉽게 통합하고 글로벌 거래 및 입찰 역학을 즉시 분석하며 포괄적인 프로필을 생성할 수 있도록 합니다. 이 플랫폼은 금융, 법률, 정부 및 제약 산업을 위해 설계되어 있으며, 관련 데이터를 추출하고 관리하는 데 도움을 주는 전문 도구를 제공하여 궁극적으로 의사 결정 프로세스와 생산성을 향상시킵니다.