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.