에이전트셋을 사용하면 고객 서비스부터 워크플로 자동화까지 다양한 작업을 수행할 수 있는 AI 에이전트를 구축할 수 있습니다. 사용자는 고유한 비즈니스 요구에 맞게 에이전트의 매개변수 및 기능을 정의하여 운영에 적합한 도구를 확보할 수 있습니다. 직관적인 인터페이스는 모든 기술 수준의 사용자를 위해 설계되었으며, AI를 특정 작업 흐름에 쉽게 적응시켜 전반적인 효율성을 높입니다.
Agentset 핵심 기능
사용자 정의 가능한 AI 에이전트
기존 서비스와의 통합
실시간 분석
Agentset 장단점
단점
장점
셀프 호스팅 및 확장성을 허용하는 오픈 소스 플랫폼.
하이브리드 검색 및 재정렬을 포함한 최고 수준의 RAG 기술을 사용한 높은 정확도.
기존 RAG 기능을 능가하는 에이전트 경험을 통한 심층 연구 지원.
출처 자동 인용으로 신뢰와 투명성 향상.
22개 이상의 파일 유형을 지원하는 다목적 문서 파싱.
최소한의 구성으로 우수한 즉시 사용 가능한 결과를 보장하는 문서 중심 애플리케이션에 최적화.
Chat-With-Data는 Python 기반 도구이자 웹 인터페이스로, Streamlit, LangChain, OpenAI GPT API 위에 구축되었습니다. 표 기반 데이터셋이나 데이터베이스 스키마를 자동 분석하여 자연어 쿼리를 이해하는 AI 에이전트를 생성합니다. 내부적으로 큰 테이블을 분할하고, 의미 검색용 임베딩 인덱스를 생성하며, 컨텍스트에 맞는 응답을 생성하기 위해 동적 프롬프트를 구성합니다. 사용자는 ‘이번 분기 상위 5개 지역의 판매량은?’ 또는 ‘카테고리별 수익을 막대그래프로 보여줘’와 같이 질문하고, SQL 또는 pandas 코드 없이 답변이나 인터랙티브 플롯을 받게 됩니다. 플랫폼은 로컬 또는 서버에서 실행되어 데이터 프라이버시를 보장하고, 기술적 또는 비기술적 사용자 모두 탐색적 분석을 빠르게 수행할 수 있게 합니다.
Chat-With-Data는 자연어 쿼리를 통해 CSV, Excel, 데이터베이스를 활용하는 OpenAI 기반 AI 에이전트를 제공합니다.00