RAG, 검색 증강 생성

엔터프라이즈 지식 검색

EDDI는 다수의 임베딩 프로바이더, 벡터 스토어, HTTP 호출을 통한 제로 인프라 RAG 옵션을 네이티브로 지원하는 완전한 검색 증강 생성 파이프라인을 제공합니다.

RAG 기능

• 7개 임베딩 프로바이더, OpenAI, Ollama, Azure OpenAI, Mistral, Amazon Bedrock, Cohere, Google Vertex AI
• 5개 벡터 스토어, pgvector, In-Memory, MongoDB Atlas, Elasticsearch, Qdrant
• httpCall RAG, 모든 검색 API를 통한 제로 인프라 RAG (BM25, Elasticsearch, 커스텀 엔드포인트)
• REST 수집 API, 상태 추적 및 배치 처리가 있는 비동기 문서 수집
• 하이브리드 검색, 최적 리콜을 위해 밀집 벡터 검색과 희소 키워드 매칭 결합

유연한 배포

RAG는 완전히 구성 기반입니다. JSON 구성으로 임베딩 프로바이더와 벡터 스토어를 선택하세요, 코드 변경 필요 없음. httpCall RAG 옵션으로 별도의 벡터 데이터베이스 배포 없이 기존 검색 인프라 (Elasticsearch, Solr, 커스텀 API)를 활용 가능.