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RAG가 포함된 챗봇
회사의 문서에 대한 Retrieval-Augmented Generation을 사용하는 AI 챗봇. 내부 소스에서 정확한 답변, 원본 문서로 연결되는 인용, 환각 없음.
— 역량
기술적으로 우리가 제공하는 것.
🗄
벡터 DB
Pinecone/Qdrant와 OpenAI 또는 Cohere 임베딩 모델
📄
다중 소스
PDF, Notion, Confluence, Google Drive, 웹사이트 크롤링
🔗
링크가 있는 인용
각 답변은 소스 문서로 연결
🌍
다국어
RO/EN으로 쿼리, 사용자의 언어로 응답
기술 스택
PineconeOpenAI EmbeddingsGPT-4oNext.jsPostgreSQL
— 사용 사례
실제로 어떻게 전달하는지.
내부 지식 봇
팀이 수동 검색 없이 내부 문서에 대한 질문을 함
고객 지원 FAQ
FAQ + 반품 정책 + 기술 가이드로 학습된 챗봇
— 패키지
표준 패키지.
챗봇 RAG 설정
벡터 DB + 1개 소스가 포함된 웹 챗봇
부터 €500
- ✓벡터 DB Pinecone (1M 벡터)
- ✓1개 소스 수집 (PDF 세트, Notion, 또는 웹사이트)
- ✓임베디드 채팅 위젯
- ✓관리 대시보드 대화
- ✓1개월 유지보수 + 재학습
— FAQ
자주 묻는 질문.
얼마나 많은 문서를 업로드할 수 있나요?+
스타터 티어: ~10k 페이지. 프로: 무제한 (확장 가능한 벡터 DB 비용).
변경 사항이 자동으로 업데이트되나요?+
예, 웹훅 + 주기적 크롤링 (일일/주간 구성 가능).
오프라인/온프레미스에서 작동하나요?+
예, 엔터프라이즈 티어에서: 자체 호스팅 벡터 DB + 오픈 소스 LLM (Llama 3.x).
당신의 프로젝트에 대해 논의합시다.
무료 발견 통화 + 24시간 이내 견적.
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