SAS Retrieval Agent Manager 특장점 목록
노코드/로우코드 사용자 경험
- 드래그 앤 드롭 방식의 자동화로 코딩 시 개발자 의존도가 줄어들어 복잡한 워크플로우를 더 빠르게 도입할 수 있습니다.
- 에이전틱 워크플로우의 빠른 프로토타이핑과 반복이 가능한 설계로 가치 창출까지의 시간이 단축됩니다.
유연한 AI 스택 통합
- 플러그인 기반 통합, 모듈식 설계, 개방형 표준을 통해 벤더 종속을 방지합니다.
- OpenAI, Azure OpenAI, Amazon Bedrock, Ollama 등 주요 제공업체의 모델을 지원합니다.
- PGVector, Weaviate 등 유명 벡터 데이터베이스와 통합됩니다.
광범위한 데이터 지원 호환성
최적화된 RAG 성능
- RAG 워크플로우를 위한 모델 압축 기능을 통해 메모리 점유율과 지연 시간을 줄입니다.
- 양자화(Quantization)를 적용하여 관련성과 정확성을 유지하면서도 추론 속도를 높입니다.
- ONNX 가속을 통한 성능 향상으로 다양한 종류의 하드웨어에서 더 빠르고 효율적인 추론이 가능합니다.
신뢰할 수 있는 응답과 휴먼인더루프 감독
- 응답의 신뢰성을 위한 최적의 구성을 식별할 수 있도록 자동화된 사용자 주도의 평가 툴이 내장되어 있습니다.
- 답변에 출처 문서를 링크하는 인용구를 자동 생성하여 투명성과 추적 가능성을 보장합니다.
- 설명 및 감사 가능한 형태의 출력을 통해 신뢰성과 규제 컴플라이언스를 강화합니다.
- RAG가 내린 중요한 의사결정에 대해 휴먼인더루프(Human-in-the-loop) 검증을 지원합니다.
다각적인 배포 옵션
- 온프레미스 및 에어갭(Air-gapped) 배포를 지원하여, 조직이 고도의 보안 환경이나 격리된 환경에서도 데이터를 완벽하게 제어할 수 있도록 합니다.
- 퍼블릭 및 프라이빗 클라우드 전반에 배포가 가능하므로, 유연성과 확장성을 손쉽게 확보하여 엔터프라이즈 IT 전략에 부합시킬 수 있습니다.
세분화된 보안 및 프라이버시 제어
- 출처 문서부터 에이전트까지 세분화된 역할 기반의 액세스 및 프라이버시 제어 기능을 제공하므로 민감한 정보의 안전한 취급이 보장됩니다.
- RAG 워크플로우 전반에 걸쳐 포괄적인 로깅, 감사 및 추적 가능성을 보장하여 규제 준수를 지원하고 투명성을 유지합니다.
확장 가능한 에이전틱 자동화
- 외부 API와 각종 툴 및 엔터프라이즈 서비스와의 원활한 통합이 가능한 플러그인 기반 아키텍처를 통해 검색 에이전트의 구축, 배포 및 관리를 지원합니다.
- 자율 에이전트 오케스트레이션을 통해 에이전트가 시스템 전체를 아우르며 검색, 추론 및 실행을 수행하고, 문맥 인식, 정밀함, 확장성을 바탕으로 복잡한 워크플로우를 자동화할 수 있습니다.