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rag basierte assistenten

  • 오픈소스 RAG 기반 AI 도구로, LLM이 주도하는 사이버 보안 데이터셋에 대한 Q&A를 통해 문맥적 위협 인사이트를 제공.
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    RAG for Cybersecurity란?
    사이버보안용 RAG는 대형 언어 모델과 벡터 기반 검색의 강점을 결합하여, 보안팀이 사이버보안 정보를 접근하고 분석하는 방식을 혁신합니다. 사용자는 MITRE ATT&CK 매트릭스, CVE 항목, 보안 경고 등의 문서를 먼저 입력하고, 각 문서에 대한 임베딩을 생성하여 벡터 데이터베이스에 저장합니다. 사용자가 질의를 보내면, RAG는 가장 관련성 높은 문서 조각들을 검색하여 LLM에 전달하고, 정밀하고 맥락이 풍부한 응답을 돌려줍니다. 이 방법은 권위 있는 출처를 기반으로 답변을 제공하여 환각 현상을 줄이고 정확도를 향상시킵니다. 커스터마이징 가능한 데이터 파이프라인과 여러 임베딩 및 LLM 제공자를 지원하여, 팀들은 자신들의 위협 인텔리전스 요구에 맞게 시스템을 조정할 수 있습니다.
  • 리트리벌 강화 생성, 벡터 데이터베이스 지원, 도구 통합 및 맞춤형 워크플로우를 갖춘 자율형 LLM 에이전트를 가능하게 하는 오픈소스 프레임워크입니다.
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    AgenticRAG란?
    AgenticRAG는 리트리벌 강화 생성(RAG)을 활용하는 자율 에이전트를 위한 모듈형 아키텍처를 제공합니다. 문서를 벡터 스토어에 인덱싱하고, 관련 컨텍스트를 검색하며, 이를 LLM에 공급하여 맥락 기반의 응답을 생성하는 구성요소를 갖추고 있습니다. 외부 API와 도구를 통합하고, 대화 이력을 추적하는 메모리 저장소를 구성하며, 다단계 의사결정 과정을 조율하는 맞춤형 워크플로우를 정의할 수 있습니다. 이 프레임워크는 Pinecone, FAISS와 같은 인기 벡터 데이터베이스와 OpenAI 등 LLM 제공자를 지원하여 원활한 전환 또는 다중 모델 구성을 가능하게 합니다. 에이전트 루프와 도구 관리를 위한 추상 계층을 내장하여, 문서 QA, 자동 연구 및 지식 기반 자동화와 같은 작업을 수행하는 에이전트 개발을 단순화하며, 보일러플레이트 코드를 줄이고 배포 속도를 높입니다.
  • 맞춤형 리트리버 및 응답 생성을 제어할 수 있는 오픈 소스 Python 프레임워크로, Retrieval-Augmented Generation 에이전트를 구축합니다.
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    Controllable RAG Agent란?
    Controllable RAG 프레임워크는 리트리버 강화 생성 시스템을 모듈식으로 구축하는 접근 방식을 제공합니다. 검색 구성요소, 메모리 모듈, 생성 전략을 구성하고 연결할 수 있습니다. 개발자는 문서 검색 및 처리 방식을 조정하기 위해 다양한 LLM, 벡터 데이터베이스, 정책 컨트롤러를 연결할 수 있습니다. Python을 기반으로 하여 인덱싱, 쿼리, 대화 기록 추적, 행동 기반 제어 흐름 유틸리티를 포함하며, 챗봇, 지식 지원자, 연구 도구에 적합합니다.
  • 여러 AI 에이전트를 조율하여 RAG 워크플로우의 검색 및 생성 기능을 제공하는 오픈소스 파이썬 프레임워크입니다.
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    Multi-Agent-RAG란?
    Multi-Agent-RAG는 여러 전문 AI 에이전트를 조정하여 검색 강화 생성(RAG) 애플리케이션을 구성하는 모듈형 프레임워크를 제공합니다. 개발자는 개별 에이전트를 구성합니다: 검색 에이전트는 벡터 저장소에 연결해 관련 문서를 검색; 추론 에이전트는 사고 체인 분석을 수행; 생성 에이전트는 대형 언어 모델을 활용하여 최종 응답을 합성합니다. 프레임워크는 플러그인 확장, 구성 가능한 프롬프트, 포괄적 로깅을 지원하며, 인기 있는 LLM API와 벡터 데이터베이스와의 원활한 통합으로 RAG의 정확성, 확장성, 개발 효율성을 향상시킵니다.
  • SmartRAG는 사용자 정의 문서 컬렉션에 대해 LLM 기반 Q&A를 가능하게 하는 RAG 파이프라인 구축을 위한 오픈소스 Python 프레임워크입니다.
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    SmartRAG란?
    SmartRAG는 대규모 언어 모델과 함께 사용하는 모듈식 Python 라이브러리입니다. 문서 수집, 벡터 인덱싱, 최신 LLM API를 결합하여 정확하고 맥락이 풍부한 응답을 제공합니다. 사용자는 PDF, 텍스트 파일 또는 웹페이지를 임포트하고, FAISS 또는 Chroma 같은 인기 벡터 저장소를 이용해 인덱싱하며, 맞춤형 프롬프트 템플릿을 정의할 수 있습니다. SmartRAG는 검색, 프롬프트 조합, LLM 추론을 조율하여 출처 문서에 기반한 일관된 답변을 제공합니다. RAG 파이프라인의 복잡성을 추상화하여 지식 기반 Q&A 시스템, 챗봇, 연구 지원 도구 개발을 가속화합니다. 개발자는 커넥터를 확장하거나 LLM 공급자를 바꾸거나 검색 전략을 미세 조정하여 특정 지식 도메인에 맞게 조정할 수 있습니다.
  • rag-services는 벡터 저장소, LLM 추론, 오케스트레이션을 갖춘 확장 가능한 검색 강화 생성 파이프라인을 지원하는 오픈 소스 마이크로서비스 프레임워크입니다.
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    rag-services란?
    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.
  • LangChain과 Gemini LLM을 사용한 RAG 기반의 AI 에이전트로, 대화형 상호작용을 통해 구조화된 지식을 추출합니다.
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    RAG-based Intelligent Conversational AI Agent for Knowledge Extraction란?
    RAG 기반의 지능형 대화 AI 에이전트는 벡터 저장소를 기반으로 하는 검색 계층과 Google Gemini LLM을 LangChain을 통해 결합하여 컨텍스트 풍부한 지식 추출을 지원합니다. 사용자는 PDF, 웹 페이지 또는 데이터베이스와 같은 문서를 인덱싱하여 벡터 데이터베이스에 저장합니다. 쿼리를 제기하면, 에이전트는 관련 문장을 검색하여 프롬프트 템플릿에 넣고 간결하고 정확한 답변을 생성합니다. 모듈형 구성 요소를 통해 데이터 소스, 벡터 저장소, 프롬프트 엔지니어링, LLM 백엔드를 커스터마이징할 수 있습니다. 이 오픈 소스 프레임워크는 도메인 특화 Q&A 봇, 지식 탐색기, 연구 보조 도구 개발을 간소화하며, 대규모 문서 컬렉션에서 실시간으로 확장 가능한 인사이트를 제공합니다.
  • RagaAI는 고급 AI 기반 통찰력을 통해 데이터 분석 및 의사 결정을 간소화합니다.
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    RagaAI Inc.란?
    RagaAI는 데이터 분석 및 의사 결정을 새로운 차원으로 끌어올리기 위해 설계된 AI 기반 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 최신의 기계 학습 알고리즘을 사용하여 방대한 양의 데이터를 수집, 처리 및 분석합니다. 심층적인 통찰력과 예측 분석을 제공함으로써 RagaAI는 기업이 신속하고 효율적으로 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 조직은 데이터 기반 통찰력에 따라 전략 개발이 개선되고, 운영이 최적화되며, 경쟁 우위가 증가하는 것을 기대할 수 있습니다.
  • 검색 강화 생성 방식을 사용하는 Python 기반 AI 에이전트로 금융 문서를 분석하고 도메인별 질의에 답변합니다.
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    Financial Agentic RAG란?
    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.
  • 고급 검색 기반 생성 파이프라인을 구축하기 위한 Python 프레임워크로, 사용자 정의 가능한 검색기 및 LLM 통합을 지원합니다.
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    Advanced_RAG란?
    Advanced_RAG는 문서 로더, 벡터 인덱스 생성기, 체인 매니저를 포함하는 모듈형 파이프라인을 제공합니다. 사용자는 다양한 벡터 데이터베이스(FAISS, Pinecone)를 구성하고, 유사도 검색, 하이브리드 검색 등 검색 전략을 맞춤화하며, 어떤 LLM이든 연결하여 컨텍스트에 맞는 답변을 생성할 수 있습니다. 또한 성능 평가 지표와 로깅을 지원하여 성능 튜닝에 도움을 주며, 확장성과 유연성을 갖춰 실무 환경에 적합하게 설계되었습니다.
  • Cognita는 문서 검색, 벡터 검색 및 사용자 정의 파이프라인을 갖춘 모듈형 AI 어시스턴트를 구축할 수 있는 오픈 소스 RAG 프레임워크입니다.
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    Cognita란?
    Cognita는 문서를 수집하고 인덱싱하는 모듈형 아키텍처를 제공하며, OpenAI, TrueFoundry 또는 타사 임베딩을 선택하고 YAML 또는 Python DSL을 통해 검색 파이프라인을 구성할 수 있습니다. 통합된 프론트엔드 UI를 통해 쿼리를 테스트하고, 검색 매개변수를 조정하며, 벡터 유사도를 시각화할 수 있습니다. 검증이 완료되면, Cognita는 Kubernetes와 서버리스 환경에 배포할 수 있는 템플릿을 제공하여, 지식 기반 AI 어시스턴트를 확장하고 가시성과 보안을 갖추어 프로덕션에서 운영할 수 있도록 지원합니다.
  • 로컬 RAG 리서처 Deepseek는 Deepseek 인덱싱과 로컬 LLM을 활용하여 사용자 문서에 대한 검색 강화 질문 답변을 수행합니다.
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    Local RAG Researcher Deepseek란?
    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.
  • 깊은 문서 이해, 벡터 지식 베이스 구축 및 검색 강화 생성 워크플로우를 갖춘 오픈 소스 엔진입니다.
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    RAGFlow란?
    RAGFlow는 PDF, 웹페이지, 데이터베이스 등에서 데이터를 인제스트, 전처리, 인덱싱하여 맞춤형 지식 베이스에 저장하는 강력한 오픈 소스 RAG(검색 강화 생성) 엔진입니다. Python SDK 또는 REST API를 활용하여 관련 컨텍스트를 검색하고, 어떠한 LLM 모델과도 정밀한 응답을 생성할 수 있습니다. 챗봇, 문서 요약, Text2SQL 생성기 등 다양한 에이전트 워크플로우 구축을 지원하여 고객 지원, 연구, 보고 업무의 자동화를 가능하게 합니다. 모듈형 아키텍처와 확장 포인트를 통해 기존 파이프라인과 매끄럽게 통합할 수 있어 확장성과 최소 환각을 보장합니다.
  • RAGNA Nano: 생산성을 위한 당신의 개인 AI 멀티툴.
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    RAGNA Desktop란?
    RAGNA Nano는 개인 AI 어시스턴트로 작동하도록 설계된 혁신적인 데스크탑 애플리케이션입니다. 작업 자동화를 용이하게 하고, 데이터 개인 정보를 보호하면서 작업 흐름을 간소화합니다. 이 혁신적인 도구는 오프라인으로 작동하며, 텍스트 처리, 개인 챗봇 등과 같은 지능형 기능을 제공하며 이를 개별 필요에 맞게 조정할 수 있습니다. 개인 사용과 전문 사용 모두에 이상적인 RAGNA Nano는 효율성을 크게 개선하여 진정으로 중요한 것에 집중할 수 있게 합니다. 보안을 손상시키지 않고 생산성을 향상시키는 새로운 방법을 경험하세요.
  • PDF, URL 및 텍스트를 손쉽게 스마트 RAG 챗봇으로 변환합니다.
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    Embed란?
    PDF, URL 및 텍스트를 스마트한 검색 증강 생성(RAG) 챗봇으로 변환하여 지식 기반을 손쉽게 학습하고 공유할 수 있습니다. iFrame을 사용하여 이러한 챗봇을 어디에나 임베드하십시오. 이 사용자 친화적인 플랫폼은 정보의 원활한 통합 및 공유를 가능하게 하여 고객 지원 강화, 교육 도구 생성 또는 비즈니스 프로세스 최적화에 이상적입니다.
  • Klart AI는 생산성과 협업을 향상시키는 AI 기반 작업 보조 도구입니다.
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    Klart AI란?
    Klart AI는 직장 내 생산성과 협업을 혁신하는 것을 목표로 하는 AI 기반 작업 보조 도구입니다. 고급 검색 능력과 서버리스 RAG 기술을 활용하여 Klart AI는 정확한 답변과 실행 가능한 인사이트를 효율적으로 생성합니다. 주요 플랫폼 및 데이터베이스와 매끄럽게 통합되어 데이터에 쉽게 접근하고 협업을 간편하게 하는 일관된 작업 환경을 제공합니다. 매일의 작업 관리, 회사 지식에 대한 접근 또는 커뮤니케이션 향상을 위해 Klart AI는 워크플로를 간소화하고 조직의 효율성을 높이는 다재다능한 보조 도구로 기능합니다.
  • RagHost를 사용하여 AI 기반의 내부 도구를 빠르게 구축하세요.
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    RagHost란?
    RagHost는 Retrieval-Augmented Generation (RAG) 기술을 사용하여 AI 기반의 내부 도구 개발을 단순화합니다. 사용자는 단일 API를 통해 문서나 텍스트를 포함하고 질문을 할 수 있습니다. 단 몇 분 만에 RagHost를 통해 효율적인 내부 검색 도구나 고객용 애플리케이션을 구축할 수 있으며, 복잡한 AI 도구 개발에 필요한 시간과 노력을 대폭 줄일 수 있습니다.
  • RAG-as-a-Service로 AI 애플리케이션 개발을 간소화합니다.
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    Ragie란?
    Ragie는 다양한 데이터 소스에 연결된 AI 애플리케이션을 구축하는 것을 단순화하는 개발자를 위한 강력한 RAG-as-a-Service 플랫폼입니다. 데이터 인덱싱 및 검색을 위한 간단한 API와 Google Drive 및 Notion과 같은 애플리케이션에 대한 커넥터를 제공합니다. 개발자는 인프라 및 데이터 관리의 복잡성에 대처하지 않고도 지능형 애플리케이션을 생성하는 데 집중할 수 있습니다. 이 플랫폼은 개발 프로세스를 가속화하도록 설계되어 팀이 그 어느 때보다 더 빠르게 품질 높은 애플리케이션을 제공할 수 있습니다.
  • 채팅, 그림 그리기 등 강력한 AI 도우미입니다.
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    AG智能助手-GPT聊天,绘图,Vision,联网란?
    AG智能助手는 사용자들이 일상 업무를 돕기 위해 여러 기능을 통합한 고급 AI 도우미입니다. GPT 채팅, PDF 분석 및 SD/DALL-E 3 그림 그리기와 같은 기능을 갖추고 있으며, 작업 효율성 향상을 원하는 개인을 위한 올인원 솔루션으로 활용됩니다. 지능형 디자인은 작성된 콘텐츠, 비주얼 생성 또는 데이터 분석 중 어떤 것이든 매끄러운 상호 작용과 출력을 보장합니다. 비즈니스 전문가, 교육자 및 창의적인 개인을 위해 맞춤 제작되어 있으며, 현대적인 작업 흐름에서 포괄적인 디지털 도우미로 두드러집니다.
  • LangSaaS: 개인화된 AI 챗봇을 쉽게 생성하세요.
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    LangSaaS란?
    LangSaaS는 AI 지원 채팅 응용 프로그램을 개발하기 위한 최첨단 코드 없는 템플릿입니다. Retrieval-Augmented Generation (RAG) 기술을 활용하여 사용자가 사용자와 의미 있는 대화를 나눌 수 있는 개인화된 챗봇을 만들 수 있도록 합니다. 이 도구는 다양한 데이터 소스와 원활하게 통합되어 문서 채팅 솔루션을 신속하게 배포할 수 있습니다. 귀하가 기업가, 교육자, 비즈니스 전문가이든 관계없이, LangSaaS는 귀하의 필요에 맞춘 지능형 채팅 솔루션을 만드는 과정을 단순화하여 기술 배경에 관계없이 누구에게나 접근 가능하게 만듭니다.
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