Embed

Embed: RAG 챗봇을 쉽게 구축하세요

Embed는 사용자가 PDF, URL 및 텍스트와 같은 다양한 데이터 소스에서 지능형 RAG(검색 증강 생성) 챗봇을 만들고 공유할 수 있도록 지원합니다. 이 플랫폼은 이러한 챗봇의 훈련, 구성 및 배포 프로세스를 간소화하여 iFrame 임베딩을 통해 모든 웹사이트 또는 플랫폼에서 액세스할 수 있도록 합니다.

Embed란 무엇인가요?

Embed는 Retrieval-Augmented Generation(RAG)으로 구동되는 맞춤형 챗봇을 만들 수 있는 서비스입니다. 즉, 챗봇은 특정 데이터(PDF, 웹사이트 콘텐츠, Q&A 문서)로 훈련되어 사용자 쿼리에 대해 정확하고 관련성 있는 답변을 제공합니다. Embed의 챗봇은 대규모 언어 모델의 사전 훈련된 지식에만 의존하는 대신 데이터 소스에서 정보를 실시간으로 검색하고 통합할 수 있으므로 더욱 정보에 입각하고 유용한 응답을 제공합니다.

Embed는 어떻게 작동하나요?

Embed는 세 가지 쉬운 단계를 통해 RAG 챗봇 생성을 간소화합니다.

1. 데이터 훈련: PDF, HTML 파일 또는 Q&A 데이터를 업로드하여 챗봇을 훈련합니다. 이 단계를 통해 챗봇이 특정 도메인을 더 잘 이해하고 정확한 응답을 보장합니다. 훈련 데이터가 다양하고 포괄적일수록 챗봇의 성능이 향상됩니다.
2. RAG 챗봇 구성: 시스템 프롬프트를 설정하고 필요에 맞는 적절한 AI 모델(GPT, Google Gemini 또는 Llama3)을 선택하여 챗봇의 동작을 사용자 정의합니다. 이를 통해 챗봇의 개성, 어조 및 전문성을 미세 조정할 수 있습니다.
3. Iframe을 통해 RAG 챗봇 공유: iFrame을 사용하여 웹사이트 또는 플랫폼에 챗봇을 임베딩하여 배포합니다. 이를 통해 사용자가 쉽게 액세스하고 상호 작용하며 질문에 대한 즉각적인 답변을 얻을 수 있습니다.

주요 기능 및 장점:

• 쉬운 훈련: PDF, HTML 파일 및 Q&A 형식과 같은 다양한 데이터 소스를 사용하여 챗봇을 빠르게 훈련합니다.
• 유연한 구성: 시스템 프롬프트를 설정하고 다양한 AI 모델(GPT, Google Gemini 또는 Llama3) 중에서 선택합니다.
• 원활한 임베딩: iFrame을 사용하여 어디든 챗봇을 배포합니다.
• 최신 정보: 이 플랫폼은 또한 Embed에서 Llama3에 대한 무료 액세스를 제공하고 Shopify 스토어용 RAG 챗봇을 구축하는 방법과 같은 블로그 게시물을 통해 RAG 챗봇에 대한 최신 정보에 대한 액세스를 제공합니다.

사용 사례:

• 고객 지원: 제품 문서, FAQ 및 지식 기반에 챗봇을 훈련하여 고객 문의에 대한 즉각적인 답변을 제공합니다.
• 내부 지식 공유: 내부 문서, 정책 및 절차에 대해 훈련된 챗봇을 만들어 직원이 필요한 정보를 빠르게 찾을 수 있도록 돕습니다.
• 교육 자료: 교과서, 기사 및 기타 학습 자료를 사용하여 특정 주제 또는 주제 영역에 대한 질문에 답변할 수 있는 챗봇을 구축합니다.
• 전자 상거래: 제품, 배송 및 반품에 대한 질문에 답변할 수 있는 RAG 챗봇을 제공하여 Shopify 스토어에서 고객 경험을 향상시킵니다.

가격

가격 정보는 Embed 웹사이트에서 확인할 수 있습니다.

Embed가 중요한 이유

Embed는 RAG 챗봇 기술에 대한 액세스를 민주화하기 때문에 중요합니다. Embed는 이러한 챗봇을 만들고 훈련하고 배포하는 프로세스를 간소화하여 기업과 개인이 AI의 힘을 활용하여 고객 서비스, 지식 공유 등을 개선할 수 있도록 지원합니다.

결론

Embed는 RAG 챗봇을 만들고 배포하기 위한 사용자 친화적인 플랫폼을 제공합니다. 특정 데이터에 대해 챗봇을 훈련하여 사용자에게 정확하고 관련성 있는 답변을 제공하고 전체적인 경험을 개선하며 인간 지원 에이전트의 작업량을 줄일 수 있습니다. 웹사이트 또는 내부 지식 기반용 AI 챗봇을 구축하려는 경우 Embed를 고려해 볼 가치가 있습니다.