Dynamic Multi-Agent RAG Pathway는 각 에이전트가 문서 검색, 벡터 검색, 컨텍스트 요약 또는 생성과 같은 특정 작업을 처리하며 중앙 오케스트레이터가 입력과 출력을 동적으로 라우팅하는 모듈형 아키텍처를 제공합니다. 개발자는 맞춤형 에이전트를 정의하고 간단한 구성 파일로 파이프라인을 조립하며, 내장 로그, 모니터링, 플러그인 지원을 활용할 수 있습니다. 이 프레임워크는 복잡한 RAG 기반 솔루션 개발을 가속화하며, 적응형 작업 분해 및 병렬 처리를 통해 처리량과 정확도를 향상시킵니다.

Unifyr AI는 AI 엔지니어와 개발자가 최적화 문제를 자동화하고 비용 효율성을 높이며 정확성을 개선하도록 설계된 종합 플랫폼입니다. 자연어 처리(NLP), 기계 학습(ML), 프로세스 자동화와 같은 고급 기술을 활용하여 Unifyr AI는 복잡한 작업을 간소화하고 AI 프로젝트의 가시성과 제어를 향상시킵니다.

AlgoDocs는 PDF, 이미지, 텍스트 파일과 같은 다양한 유형의 문서에서 중요한 데이터를 추출하도록 자동화되도록 설계된 지능형 문서 처리 플랫폼입니다. 고급 AI와 기계 학습을 활용하여 AlgoDocs는 시간을 절약하고 오류를 줄이며 데이터 정확성을 개선하고자 하는 비즈니스에 완벽한 코드 없는 솔루션을 제공합니다. 이 플랫폼은 원활한 통합을 지원하여 데이터를 선호하는 형식이나 시스템으로 쉽게 검증하고 내보낼 수 있습니다.

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.