SAS Retrieval Agent Manager
SAS Retrieval Agent Manager를 사용하면 비정형의 엔터프라이즈 데이터에서도 빠르고 정확하며 문맥을 인식하는 생성형 AI 응답을 간단히 구현할 수 있습니다. 검색 증강 생성(RAG) 프레임워크를 기반으로 구축되어 기존의 복잡한 아키텍처를 단순화하므로, 유연성과 정밀함을 유지하면서도 AI 도입을 확장할 수 있습니다. 기업 내 지식을 빠르게 활용하고, 수동 데이터 추출 업무를 줄이며, 일반적인 RAG 구현 시의 한계를 극복하세요.
-
가치 창출 시간의 단축과 더 빨라진 의사결정
최적화된 성능의 AI 기능과 노코드 인터페이스를 통해 정확하고 문맥이 풍부한 답변을 구현할 수 있습니다. RAG를 사용하는 챗봇과 가상 어시스턴트는 응답의 관련성을 높여 고객 만족도를 35% 향상시킵니다.
-
검증된 근거, 인간의 감독, 내장된 평가 기능으로 AI 결과물에 대한 신뢰 강화
기존 AI 모델 대비 콘텐츠 정확도를 최대 40% 끌어올리고, 전문 인력(SME) 에스컬레이션 횟수를 줄이며, 인용 기반 응답, 인간의 감독, 강력한 보안 및 거버넌스로 투명성을 보장합니다.
-
유연한 AI를 통한 효율적이고 비용 효과적인 확장
유연한 통합과 플러그 앤 플레이 방식의 LLM 및 데이터베이스를 통해 다양한 활용 사례에서 AI 기능을 효율적으로 확장함으로써 벤더 종속을 방지하고 광범위한 데이터 호환성을 구현하세요. 다중 LLM, 벡터 데이터베이스 및 API 통합 지원으로 아키텍처를 재설계할 필요 없이 손쉬운 통합이 가능합니다.
-
자율 에이전트를 통한 의사결정 자동화
높은 생산성을 위해 원활한 통합과 협업을 지원하는 목표 중심의 지능형 에이전트로 복잡한 워크플로우를 자동화하여 엔터프라이즈 애플리케이션과 관련된 리서치 시간을 50% 단축할 수 있습니다.
주요 기능
지식에 담긴 가치를 안전하고 효율적으로 실현할 수 있도록 지원합니다.
직관적인 노코드 경험
비기술 사용자라도 노코드 인터페이스를 통해 워크플로우를 구축하고 관리할 수 있도록 도와드리며, 다양한 문서 유형, 다국어 OCR 및 사용량 모니터링을 지원합니다.
신뢰할 수 있고 투명한 AI
내장된 평가 기능과 휴먼인더루프(Human-in-the-loop) 감독을 통해 인용 근거가 확실하고 출처에 기반한 응답을 구현함으로써 투명성, 추적성 및 신뢰를 보장할 수 있습니다.
모듈식의 플러그 앤 플레이 아키텍처
벤더 종속 효과 없이 다양한 서드파티 LLM 및 벡터 데이터베이스를 지원하며, 여러 파일 시스템 및 Git과의 네이티브 통합이 포함되어 있어 원활한 엔터프라이즈 온보딩이 가능합니다.
고성능 및 엔터프라이즈급 통합
모델 가속화 기술을 통해 빠르고 효율적인 AI 기능을 제공하며, 탄탄한 API와 안전하고 확장 가능한 배포를 통해 엔터프라이즈 시스템으로의 원활한 통합을 지원합니다.
자율 에이전트 오케스트레이션
시스템 전반을 넘나들며 검색, 추론 및 실행을 수행하는 여러 에이전트들의 오케스트레이션을 지원하므로, 정밀함과 통합 및 병렬 실행을 요하는 고가치의 복잡한 에이전틱 AI 워크플로우를 자동화하는 것이 가능합니다.
유연한 배포 옵션
온프레미스 배포를 위한 강력한 지원이 제공되므로, 데이터에 대한 완벽한 제어권을 확보하여 클라우드 또는 하이브리드 환경으로 손쉽게 확장할 수 있습니다.
