Graphlit

Graphlit은 차세대 AI 애플리케이션 및 에이전트를 구축하는 개발자를 위해 특별히 설계된 포괄적인 지식 API 플랫폼입니다. 수집 및 처리에서 메모리 및 검색에 이르기까지 비정형 데이터의 전체 라이프사이클을 처리하는 완벽한 백엔드 솔루션 역할을 합니다. 강력한 RAG-as-a-Service(검색 증강 생성) 및 GraphRAG 시스템을 제공함으로써 Graphlit은 개발자가 복잡한 데이터 파이프라인을 구축하고 유지할 필요를 없애 혁신적인 사용자 경험을 만드는 데 집중할 수 있도록 합니다.

이 플랫폼은 서버리스, 클라우드 네이티브 아키텍처를 기반으로 구축되어 확장성과 비용 효율성을 보장합니다. 웹사이트, 클라우드 스토리지, SharePoint, 팟캐스트, Jira, Notion, YouTube, 이메일 및 Slack을 포함한 다양한 소스에서 데이터를 수집할 수 있습니다. 문서(PDF, DOCX), 오디오, 비디오 및 이미지와 같은 다양한 데이터 형식을 원활하게 처리하여 텍스트를 자동으로 추출하고 오디오를 전사하며 데이터를 보강하여 LLM 상호 작용에 대비합니다.

Graphlit 사용 방법

Graphlit 사용은 개발자에게 간소화된 프로세스입니다:

1. 가입 및 구성: 무료 Graphlit 계정에 가입하여 조직 ID, 환경 ID 및 JWT 시크릿을 포함한 프로젝트 자격 증명을 얻는 것으로 시작합니다.
2. SDK와 통합: Python, Node.js 및 .NET에서 사용할 수 있는 네이티브 SDK를 사용하여 Graphlit API를 애플리케이션에 통합합니다. 이는 모든 플랫폼 기능에 대한 간단한 인터페이스를 제공합니다.
3. 수집 피드 정의: 원하는 소스에서 콘텐츠를 자동으로 수집하도록 데이터 피드를 생성하고 구성합니다. 예를 들어 웹사이트를 크롤링하거나 SharePoint 폴더를 모니터링하거나 Slack 채널에서 메시지를 가져오도록 피드를 설정할 수 있습니다.
4. 워크플로 생성: 데이터 처리 워크플로를 사용자 정의합니다. 고급 문서 레이아웃 추출을 위한 Azure AI Document Intelligence 또는 고품질 오디오 전사를 위한 Deepgram과 같은 커넥터를 지정할 수 있습니다.
5. 쿼리 및 검색: API를 사용하여 지식 기반에서 강력한 검색을 수행합니다. 의미(벡터) 검색을 사용하여 의미에 기반한 관련 정보를 찾거나 메타데이터를 사용하여 콘텐츠를 정밀하게 필터링할 수 있습니다.
6. AI 에이전트 구축: Graphlit의 Python용 에이전트 도구를 활용하여 CrewAI와 같은 에이전트 프레임워크와 쉽게 통합할 수 있습니다. 또는 Graphlit MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 서버를 사용하여 Claude Desktop 또는 Goose와 같은 클라이언트와 연결하여 이러한 도구 내에서 직접 에이전트 워크플로를 활성화할 수 있습니다.

Graphlit의 핵심 기능

• LLM을 위한 자동화된 ETL: 지속적인 수집을 위한 자동화된 데이터 피드를 제공합니다. OCR 및 LLM을 사용하여 문서 및 이미지에서 텍스트와 표를 추출하고, Deepgram으로 오디오를 전사하며, 자동화된 웹 스크래핑을 수행합니다.
• RAG-as-a-Service: 지능형 텍스트 추출 및 청킹, 내장 벡터 임베딩 및 대화 기록 관리 기능을 제공합니다. 또한 LLM 기반 엔티티 추출을 위한 GraphRAG를 지원합니다.
• 멀티모달 기능: OpenAI의 GPT-4o 및 Anthropic의 Sonnet 3.5와 같은 대규모 멀티모달 모델(LMM)과 통합됩니다. 이미지 설명을 생성하고, 시각적 객체 감지를 수행하며, 이미지 임베딩을 통해 유사성 검색을 활성화할 수 있습니다.
• 포괄적인 데이터 소스 통합: 웹사이트, 클라우드 스토리지(Azure Blob, S3), SharePoint, 팟캐스트(RSS), Jira, Notion, YouTube, 이메일(Gmail, Outlook) 및 통신 플랫폼(Slack, Discord, Teams)과 같은 광범위한 소스에 연결됩니다.
• 개발자 우선 설계: 개발자에 의해, 개발자를 위해 만들어졌습니다. 관리할 인프라가 없는 서버리스, 클라우드 네이티브 플랫폼, 네이티브 SDK, RBAC를 갖춘 멀티테넌트 지원 아키텍처 및 저장 데이터 암호화를 제공합니다.
• AI 에이전트 도구: CrewAI와 같은 프레임워크와 통합하기 위한 Python용 도구 모음을 제공하여 에이전트가 웹 스크래핑, 데이터 수집, RAG 기반 프롬프트 및 콘텐츠 생성과 같은 작업을 수행할 수 있도록 합니다.

Graphlit의 사용 사례

Graphlit의 다재다능한 플랫폼은 광범위한 애플리케이션을 지원합니다:

• 지능형 챗봇: PDF, Word 문서, 웹사이트 콘텐츠 등의 개인 지식 기반을 바탕으로 질문에 정확하게 답변할 수 있는 챗봇을 만듭니다.
• 자동화된 연구 에이전트: 웹 연구를 수행하고, 경쟁사 웹사이트를 크롤링하고, 산업 보고서를 수집하고, 요약된 통찰력을 생성할 수 있는 AI 에이전트를 구축합니다.
• 미디어 분석: 팟캐스트나 비디오에서 오디오를 수집하고 전사한 다음, 의미 검색을 사용하여 콘텐츠를 분석하고, 특정 인용문을 찾거나, 논의된 트렌드를 식별합니다.
• 엔터프라이즈 검색: SharePoint, Jira, Slack 및 이메일을 포함한 모든 회사 데이터에 강력한 검색 엔진을 배포하여 직원들이 정보를 즉시 찾을 수 있도록 합니다.
• 구조화된 데이터 추출: 웹 페이지(예: 전자 상거래 사이트)에서 특정 정보를 스크래핑하고 분석 또는 데이터베이스 채우기를 위해 구조화된 JSON 형식으로 추출하는 프로세스를 자동화합니다.

Graphlit의 장점

Graphlit은 개발자에게 상당한 이점을 제공합니다:

• 속도와 효율성: 준비된 강력한 데이터 백엔드를 제공하여 AI 애플리케이션 개발을 극적으로 가속화합니다.
• 통합 플랫폼: 수집, 처리 및 검색을 위한 단일의 응집력 있는 API로 기술 스택을 단순화하고 통합 복잡성을 줄입니다.
• 확장성 및 비용 관리: 서버리스 아키텍처는 수요에 따라 자동으로 확장되며, 사용량 기반 가격 모델은 소비한 리소스에 대해서만 비용을 지불하도록 보장합니다.
• 유연성과 강력함: 방대한 데이터 소스, 형식 및 주요 LLM 및 에이전트 프레임워크와의 통합 생태계를 지원합니다.
• 미래 대비: GraphRAG 및 멀티모달과 같은 고급 개념으로 구축되어 매우 정교하고 유능한 AI 시스템을 만들 수 있습니다.

가격 및 플랜

Graphlit은 필요에 따라 확장할 수 있도록 설계된 프리미엄 모델을 제공합니다:

• 무료: 월 $0. 100 크레딧, 최대 1GB 콘텐츠 스토리지, 1000개 콘텐츠 항목, 3개 피드 및 100개 챗봇 대화가 포함됩니다. 시작하기에 완벽합니다.
• 취미: 월 $49 + 사용량($0.10/크레딧). 무료 플랜의 모든 것을 포함하며, 10GB 스토리지, 1만 개 콘텐츠 항목 및 무제한 피드/대화로 제한이 증가합니다.
• 스타터: 월 $199 + 사용량($0.09/크레딧 - 10% 할인). 취미 플랜의 모든 것을 포함하며, 100GB 스토리지 및 무제한 콘텐츠 항목, 우선 지원이 추가됩니다.
• 성장: 월 $999 + 사용량($0.08/크레딧 - 20% 할인). 스타터 플랜의 모든 것을 포함하며, 무제한 스토리지 및 전담 기술 담당자가 제공됩니다.

크레딧은 컴퓨팅, 스토리지 및 API 사용의 집계 단위입니다. 예를 들어, 1 크레딧은 약 5페이지의 PDF, 10분의 오디오 또는 10개의 웹 페이지를 처리할 수 있습니다.