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.

Rhippo는 팀이 LLM 챗봇과 협업하는 방식을 혁신합니다. 관련 컨텍스트를 프롬프트에 주입하고 지속적으로 업데이트되는 지식 데이터베이스를 유지하는 '두뇌'를 생성함으로써 중요한 프로젝트 정보만 공유됩니다. 설정은 신속하게 이루어지며 10분 이내에 완료되며, Slack 및 Google Drive와의 통합을 포함하여 원활한 커뮤니케이션을 지원합니다. Rhippo는 최첨단 임베딩 모델로 개선된 응답을 보장하며, Google Drive를 통해 데이터 투명성을 보장합니다.