Agentset
Agentset은 안정적인 답변, 멀티모달 지원, 자동 인용문 및 원활한 통합 기능을 갖춘 프로덕션 준비 AI 애플리케이션을 개발자가 구축할 수 있도록 지원하는 오픈 소스 RAG-as-a-service 플랫폼입니다.
https://agentset.ai/?ref=producthunt&utm_source=aipure
제품 정보
업데이트됨:Feb 9, 2026
Agentset이란?
Agentset은 프로덕션 준비가 완료된 검색 증강 생성(RAG) 애플리케이션을 구축하는 개발자를 위해 설계된 포괄적인 인프라 솔루션입니다. 문서 수집, 벡터 및 키워드 검색, 에이전트 파이프라인 및 채팅 인터페이스를 처리하는 통합 시스템 역할을 합니다. 데모에서는 잘 작동하지만 실제 애플리케이션에서는 어려움을 겪을 수 있는 기존 RAG 시스템과 달리 Agentset은 대규모 문서 세트와 실제 사용자가 관련된 프로덕션 환경에서 작동하도록 특별히 설계되었습니다. 이 플랫폼은 22개 이상의 파일 형식을 지원하며 다양한 AI 프레임워크와 호환되므로 제품 내에서 AI 기반 검색 및 Q&A 기능을 구축하기 위한 다용도 솔루션입니다.
Agentset의 주요 기능
Agentset은 신뢰할 수 있는 AI 기반 답변을 제공하는 프로덕션 준비 검색 증강 생성(RAG) 애플리케이션을 구축하기 위한 오픈 소스 플랫폼입니다. 22개 이상의 파일 형식을 지원하는 포괄적인 문서 처리 기능, 이미지/그래프/테이블에 대한 멀티모달 지원, 자동 출처 인용, 재정렬을 통한 하이브리드 검색을 제공합니다. 이 플랫폼은 다양한 AI 모델 및 벡터 데이터베이스와 통합되어 클라우드 및 자체 호스팅 배포 옵션을 모두 제공하므로 개발자가 광범위한 RAG 전문 지식 없이도 정확한 AI 애플리케이션을 더 쉽게 구축할 수 있습니다.
고급 문서 처리: 포괄적인 문서 처리를 위해 PDF, 이미지 및 테이블을 포함한 22개 이상의 파일 형식을 지원하며, 내장된 구문 분석, 청크 분할 및 임베딩 기능을 제공합니다.
자동 인용 및 유효성 검사: 에이전트 RAG 기능을 통해 자동 출처 인용 및 답변 유효성 검사를 제공하여 응답의 투명성과 정확성을 보장합니다.
유연한 통합 옵션: Python 및 JavaScript에 대한 SDK 지원, 여러 AI 모델(OpenAI, Google, Anthropic 등)과의 호환성 및 다양한 벡터 데이터베이스를 제공합니다.
프로덕션 준비 인프라: 메타데이터 필터링, 파티셔닝, 재정렬을 통한 하이브리드 검색, 클라우드 및 자체 호스팅 배포 옵션 모두에 대한 내장 기능을 포함합니다.
Agentset의 사용 사례
연구 도구: 정확한 인용 답변을 제공하면서 대량의 문서를 처리하고 분석할 수 있는 연구 지원 도구를 구축할 수 있도록 지원합니다.
고객 지원: 회사 문서 및 지식 기반을 기반으로 쿼리에 정확하게 답변할 수 있는 지능형 고객 지원 봇을 만듭니다.
의료 정보 시스템: 높은 정확도 표준을 유지하는 신뢰할 수 있는 연구 기반 정보 검색 시스템으로 의료 서비스 제공자를 지원합니다.
법률 문서 분석: 정확한 정보 검색 및 적절한 출처 인용을 통해 법률 전문가가 대량의 법률 문서를 처리하고 분석할 수 있도록 지원합니다.
장점
클라우드 및 자체 호스팅 옵션을 모두 갖춘 오픈 소스입니다.
최소한의 설정 시간으로 즉시 사용 가능한 프로덕션 준비 기능입니다.
내장된 인용을 통해 정확성과 신뢰성에 중점을 둡니다.
여러 파일 형식 및 AI 모델에 대한 포괄적인 지원을 제공합니다.
단점
다양한 AI 모델에 대한 API 키 통합이 필요합니다.
자체 호스팅 배포에는 기술 전문 지식이 필요할 수 있습니다.
Agentset 사용 방법
Agentset SDK 설치: 선호하는 언어에 따라 JavaScript 또는 Python용 Agentset SDK를 설치합니다.
클라이언트 초기화: API 키를 제공하여 Agentset 클라이언트 인스턴스를 만듭니다. const agentset = new Agentset({ apiKey: 'your_api_key_here' })
네임스페이스 만들기: 지식 베이스를 구성하기 위한 네임스페이스를 만듭니다. const namespace = await agentset.namespaces.create({ name: 'My Knowledge Base' })
문서 수집: 수집 API를 사용하여 문서를 네임스페이스에 업로드합니다. PDF, Word, HTML 등을 포함한 22개 이상의 파일 형식을 지원합니다. 예: await namespace.ingestion.create({ payload: { type: 'FILE', fileUrl: 'url_to_file', fileName: 'document.pdf' }})
메타데이터 구성(선택 사항): 필터링을 위해 문서에 메타데이터를 추가합니다. config: { metadata: { key: 'value' }}
검색 설정: 기본값에서 사용자 정의하려는 경우 임베딩 모델 및 벡터 스토리지와 같은 검색 설정을 구성합니다.
검색/채팅 구현: SDK를 사용하여 지식 베이스를 쿼리하여 애플리케이션에서 검색 또는 채팅 기능을 구현합니다.
인용문 활성화: 응답에 출처 투명성을 제공하기 위해 인용문이 자동으로 포함됩니다.
MCP 서버 배포(선택 사항): MCP 서버를 실행하여 지식 베이스를 외부 애플리케이션과 연결합니다. AGENTSET_API_KEY=your-api-key npx @agentset/mcp --ns your-namespace-id
모니터링 및 확장: 대시보드를 사용하여 사용량을 모니터링하고, 문서를 관리하고, 필요에 따라 구현을 확장합니다.
Agentset 자주 묻는 질문
Agentset은 프로덕션 준비가 완료된 RAG(검색 증강 생성) 애플리케이션 구축을 위한 오픈 소스 플랫폼입니다. 개발자가 RAG 전문 지식 없이도 신뢰할 수 있는 답변을 제공하는 AI 앱을 구축할 수 있도록 지원합니다. 이 플랫폼은 데모 전용 RAG 시스템과는 달리 실제 사용자와 대규모 문서 세트에서 잘 작동하도록 설계되었습니다.
Agentset와(과) 유사한 최신 AI 도구
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DuckDuckGo AI Chat은 사용자 개인 정보를 보호하면서 GPT-3.5, Claude 등 인기 AI 챗봇에 무료로 익명으로 접근할 수 있는 방법입니다.
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R2R(Reason to Retrieve)은 RESTful API를 통해 멀티모달 콘텐츠 수집, 하이브리드 검색, 지식 그래프 및 포괄적인 문서 관리를 통해 프로덕션 준비 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 기능을 제공하는 고급 AI 검색 시스템입니다.
Pre-AI Search - Filter Google AI Content
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