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.

Faraday Web Researcher Agent는 AI와 웹 스크래핑 기술을 활용하여 원스톱 온라인 연구 워크플로우를 수행합니다. 이 에이전트는 다양한 검색 엔진과 콘텐츠 소스와 연동되어 주제를 자동으로 쿼리하고, 결과 페이지를 크롤링하며 관련 콘텐츠를 추출합니다. HTML 및 PDF 문서를 처리하며, 불필요한 세부 정보를 필터링하고 자연어 처리 기술을 활용하여 간결한 요약 또는 구조화된 보고서를 생성합니다. 사용자는 검색 매개변수, 연구 깊이, 출력 포맷 등을 맞춤 설정할 수 있어 시장 분석, 학술 연구 또는 경쟁 정보 수집에 적합합니다. 반복 작업을 자동화하여 Faraday는 연구 주기를 단축시키고 인적 오류를 줄이며, 대량의 웹 정보를 쉽게 접근하고 소화할 수 있는 통합 인터페이스를 제공합니다.