엣지원 메이커스에서 RAG AI 에이전트를 구축하는 이유
플랫폼은 파일 처리 기능, 다중 턴 Q&A를 위한 세션 고정 메모리 및 검색을 위한 LLM 도구 호출을 제공합니다 — 외부 벡터 데이터베이스나 서비스 없이 완전한 에이전트 RAG 아키텍처를 구축하십시오.
원-command 배포
자동 배포를 위한 `git push` 또는 CLI를 통한 `edgeone makers deploy`로 배포 — Docker, Kubernetes, 서버 프로비저닝 불필요.
내장 에이전트 런타임
세션 고착 라우팅이 있는 관리형 런타임, 최대 1시간 실행 시간, 메모리 상태 재사용 - LLM 호출 및 다단계 에이전트 루프에 맞게 특별히 설계되었습니다.
통합 AI 모델
통합 AI 게이트웨이를 통해 DeepSeek, MiniMax, Hunyuan 등을 이용하세요. 신규 계정은 제로 구성으로 500K 무료 토큰을 받습니다.
전체 가시성
제로 계측 분산 추적 - 로컬 및 클라우드 대시보드에서 전체 호출 체인, LLM 상호작용, 도구 호출 및 지연 메트릭을 확인하세요.
3단계로 RAG AI 에이전트 구축하기
문서를 지식 기반으로 처리하고, 검색 도구를 정의하고, 배포하십시오 — 플랫폼은 귀하의 지식 기반 챗봇을 위한 메모리, 라우팅 및 LLM 오케스트레이션을 처리합니다.
RAG AI 에이전트를 위한 플랫폼 기능
EdgeOne Makers가 귀하의 rag ai 에이전트를 가능하게 하는 방법 - 지식 기반을 위한 파일 저장소, 검색을 위한 도구 호출, 다중 턴 Q&A를 위한 세션 메모리 및 AI 에이전트 rag 패턴.
기능 | 설명 |
|---|---|
| 에이전트 런타임 | LLM 호출, 에이전트 루프 조정 및 비즈니스 논리를 호스팅하며, 세션 기반 라우팅과 자동 스케일링 기능을 제공합니다. |
| 샌드박스 도구 | LLM과 개발자를 위한 두 개의 별도이지만 상호 운용 가능한 API 레이어를 제공합니다. 브라우저 자동화, 코드 실행, 셸 및 파일 작업은 모두 격리된 샌드박스 환경에서 실행됩니다. |
| 대화 저장소 | 세션과 메시지를 위한 통합 API와 함께 프레임워크 호환 메모리 관리를 제공합니다. |
| 가시성 | 제로 침입 계측기로 호출 추적을 자동으로 수집하여 로컬 및 클라우드 대시보드에서 통합된 추적 보기 가능. |
| 내장 모델 | AI 게이트웨이를 통해 Hunyuan 및 기타 주류 중국 모델에 액세스하고 제한된 시간 동안 무료 토큰 쿼터를 이용하세요. |
RAG AI 에이전트에 필요한 플랫폼 기능은 무엇입니까?
지식 기반을 위한 파일 저장/처리, 검색을 위한 LLM 도구 호출(검색 + 가져오기), 다중 회전 컨텍스트를 위한 세션 스티키 메모리. EdgeOne Makers는 외부 서비스 없이 에이전트 RAG 아키텍처를 가능하게 하는 세 가지를 모두 제공합니다.
지식 기반 챗봇을 만들기 위해 벡터 데이터베이스가 필요합니까?
아니요. 플랫폼의 파일 시스템과 도구 호출 기능은 경량 에이전트 RAG 아키텍처를 가능하게 합니다 — PDF를 구조화된 텍스트로 처리하고, 검색/가져오기 도구를 정의하며, LLM이 관련 페이지를 검색하도록 합니다. Pinecone이나 Weaviate는 필요하지 않습니다.
세션 메모리는 내 rag ai 에이전트에 어떻게 도움이 되나요?
세션 고정 라우팅은 여러 질문에 걸쳐 지식 기반 챗봇의 대화 컨텍스트를 유지합니다 — 에이전트는 논의된 내용을 기억하고 재검색 없이 답변을 수정할 수 있습니다.
EdgeOne Makers에서 AI 에이전트를 만들 때 RAG가 없습니까?
네. 월 50만 모델 토큰, 지속적인 파일 저장소, 세션 고정 메모리 및 다중 턴 대화 지원 — 모든 AI 에이전트를 위한 구성 요소가 제로 비용으로 제공됩니다.
내 rag ai 에이전트의 검색 로직을 사용자 정의할 수 있나요?
네. 자신만의 도구 기능(검색, 가져오기, 필터링)을 정의합니다 — 플랫폼은 런타임과 LLM 접근을 제공합니다. 키워드, 의미론적, 하이브리드 또는 사용자 정의 방식으로 에이전트 RAG 아키텍처 패턴을 구축하세요.