DocGPT는 자연스러운 대화 인터페이스를 제공하여 문서에서 정보 추출과 Q&A를 간소화하도록 설계되었습니다. 사용자들은 PDF, Word, PowerPoint 형식의 문서를 업로드하며 텍스트 파서를 통해 처리됩니다. 컨텐츠는 조각으로 나뉘고 OpenAI 임베딩 모델로 임베드된 후 FAISS 또는 Pinecone과 같은 벡터 데이터베이스에 저장됩니다. 사용자가 질의를 제출하면, DocGPT는 유사성 검색으로 가장 관련성 높은 텍스트 조각을 찾아내어 ChatGPT를 활용하여 정확한 컨텍스트 기반 답변을 생성합니다. 실시간 채팅, 문서 요약, 도메인 특화 프롬프트 사용자 정의를 지원하며, Python과 Streamlit UI로 손쉽게 배포하고 확장할 수 있습니다.

AI_RAG는 문서 인덱싱, 벡터 검색, 임베딩 생성, LLM 기반 응답 구성을 결합하는 모듈식 검색 보강 생성 솔루션을 제공합니다. 사용자들은 텍스트 문서 코퍼스를 준비하고, FAISS 또는 Pinecone과 같은 벡터 저장소를 연결하며, 임베딩과 LLM 엔드포인트를 구성하고, 인덱싱 프로세스를 실행합니다. 쿼리가 도착하면, AI_RAG는 가장 관련성 높은 구절들을 검색하여, 이를 프롬프트와 함께 선택한 언어 모델에 입력하고, 맥락에 기반한 답변을 돌려줍니다. 확장 가능한 설계는 사용자 지정 커넥터, 다중 모델 지원, 세밀한 검색 및 생성 매개변수 제어를 허용하여 지식 기반과 고급 대화형 에이전트에 이상적입니다.

LangChain 챗봇은 LangChain 프레임워크와 대형 언어 모델(LLM)을 활용하여 지원 시나리오에 적합한 지능형 대화 에이전트를 제공합니다. 벡터 저장소를 통합하여 기업 특화 문서를 저장하고 검색하며, 맥락에 따른 정확한 응답을 보장합니다. 멀티턴 메모리를 유지하여 자연스럽게 후속 질문에 대응하며, 브랜드 톤에 맞춘 커스터마이징 가능한 프롬프트 템플릿을 지원합니다. API 연동을 위한 내장 루틴으로 CRM 또는 지식베이스 같은 외부 시스템과 연결할 수 있습니다. 이 오픈소스 솔루션은 자체 호스팅 지원 봇을 쉽게 배포하고, 응답 시간을 단축하며, 표준화된 답변과 확장 가능한 지원 운영을 가능하게 합니다.