이 프로젝트는 LlamaIndex를 사용하여 검색 강화 AI 에이전트를 만들기 위한 포괄적인 프레임워크를 보여줍니다. 문서 인수와 벡터 저장소 생성부터 시작하여, 상황별 질문-응답을 위한 맞춤형 에이전트 루프를 정의합니다. LlamaIndex의 강력한 인덱싱 및 검색 기능을 활용하여 어떤 OpenAI 호환 모델도 통합하고, 프롬프트 템플릿을 사용자 정의하며, CLI 인터페이스를 통해 대화 흐름을 관리할 수 있습니다. 모듈형 아키텍처는 다양한 데이터 커넥터, 플러그인 확장 및 동적 응답 사용자 정의를 지원하여 기업용 지식 지원자, 인터랙티브 챗봇, 연구 도구의 신속한 프로토타이핑을 촉진합니다. 이 솔루션은 파이썬으로 도메인별 AI 에이전트 구축을 간소화하고 확장성, 유연성, 통합의 용이성을 보장합니다.

GuruBase는 비기술 사용자도 문서 업로드, 웹사이트 연결 또는 지식 데이터베이스 링크를 통해 강력한 AI 챗봇을 만들 수 있는 SaaS 플랫폼입니다. 사전 제작된 대화 템플릿을 선택하거나 프롬프트와 플로우를 맞춤설정하여 특정 사용 사례에 맞게 조정한 후, 웹 위젯, Slack, Microsoft Teams에 배포할 수 있습니다. 또한, 사용량, 성능, 사용자 만족도를 추적하는 분석 대시보드와 민감한 데이터를 보호하는 역할 기반 액세스 제어가 포함되어 있습니다.

Legal Tech Chat은 계약 검토, 준수 검사, 실사와 같은 법률 사례에 맞춘 AI 기반 채팅 앱입니다. PDF, Word 등 다양한 형식의 문서 업로드를 지원하며, 고급 자연어 처리 기술을 활용해 사용자 질문에 답변하고, 중요 조항을 강조하며, 긴 법률 텍스트의 간결한 요약을 생성합니다. 또한 여러 문서 비교, 변경 사항 추적, 특정 조건에 대한 위험 평가도 수행할 수 있으며, 기존 워크플로우에 원활하게 통합되어 법률팀이 수작업을 줄이고 잠재적 문제를 조기에 발견하며 협상이나 규제 감사의 의사결정을 빠르게 할 수 있도록 돕습니다.

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.

본질적으로, 고급 RAG는 개발자에게 RAG 워크플로우를 구현할 수 있는 모듈식 아키텍처를 제공합니다. 프레임워크는 문서 인제스천, 청크 전략, 임베딩 생성, 벡터 저장소 지속성 및 LLM 호출을 위한 플러그인 가능한 구성 요소를 갖추고 있습니다. 이러한 모듈성은 사용자가 임베딩 백엔드(OpenAI, HuggingFace 등)와 벡터 데이터베이스(FAISS, Pinecone, Milvus)를 조합하여 사용할 수 있게 합니다. 고급 RAG에는 배치 유틸리티, 캐싱 계층, 정밀도/리콜 평가 스크립트도 포함되어 있습니다. 일반적인 RAG 패턴을 추상화하여, 보일러플레이트 코드를 줄이고 실험 속도를 높이며, 지식 기반 챗봇, 엔터프라이즈 검색, 대규모 문서 군집의 동적 요약 등에 적합합니다.