문서에서 답변하고 출처를 표시하는 RAG 챗봇을 구축해 드립니다.

귀하의 답변은 이미 문서에 있습니다: 반품 정책, 제품 설명서, 가격표, 계약서, 도움말 센터 문서. 저는 해당 파일을 먼저 검색하고 찾은 내용만 답변하며, 각 답변의 출처 파일과 페이지 또는 섹션을 인용하는 챗봇을 구축합니다. 문서가 질문을 다루지 않는 경우, 추측하지 않고 그렇게 말합니다.

Starter는 간단한 웹 채팅 뒤에 최대 50개의 파일(텍스트 PDF, Word, 일반 텍스트 또는 공개 웹 페이지)을 인덱싱하며, 자체 호스트에서 실행하는 가이드가 제공됩니다. Standard는 최대 300개의 파일을 처리하고, 사이트용 채팅 위젯 또는 텔레그램 봇 및 채팅 기록을 추가하며, 제가 서버에 설정해 드립니다. Advanced는 사용자 로그인 및 액세스 규칙이 있는 자체 Postgres 또는 Supabase 앱 내에서 작동하여 각 사용자가 허용된 문서만 볼 수 있도록 하거나, 로컬 모델이 있는 서버에서 실행되어 파일이 AI 공급자에게 전송되지 않도록 합니다.

모든 패키지는 최대 20개의 질문에 대한 테스트로 마무리됩니다. 각 답변, 사용된 출처, 그리고 정답 여부가 포함된 테이블을 받게 됩니다. 그런 다음 한 번의 수정 작업을 거쳐 질문을 다시 실행합니다. 소스 코드는 귀하의 것이며, 봇은 귀하의 OpenAI, Claude 또는 Gemini 키로 실행되므로 공급자의 청구서에서 모든 요청을 확인하고 저에게 월별 요금을 지불하지 않습니다.

검색 인덱스는 봇과 함께 실행되는 작은 모델에 의해 구축되고 pgvector가 있는 PostgreSQL에 보관되므로 파일이 AI 공급자에게 전송되지 않으며, Postgres 또는 Supabase 앱은 별도의 벡터 서비스가 필요하지 않습니다. 최근 작업: 선거 거래 데스크를 위한 프로덕션 Supabase 백엔드의 벡터 검색 계층으로, 필터링된 유사성 검색 및 팀 전용 액세스 규칙, 그리고 저장 전에 확인되는 시간별 LLM 요약이 포함됩니다.

배송 후 14일 동안 합의된 대로 작동하지 않는 모든 것을 무료로 수정해 드립니다.

통화는 없습니다. 작업 시작 전에 서면으로 범위가 합의되며, 매일 업무 종료 시 서면 업데이트를 받게 됩니다.

프로젝트 완료 단계
1. 질문 및 문서 - 실제 질문과 파일을 보내주시면, 챗봇이 무엇을 답변할지, 어디에 상주할지, 어떤 공급자에서 실행될지 서면으로 확인해 드립니다.
2. 인덱스 및 검색 - 문서를 구절로 분할하고, 봇과 함께 실행되는 작은 임베딩 모델로 인덱싱하며, 각 구절의 파일과 페이지 또는 섹션을 유지하면서 pgvector가 있는 PostgreSQL에 저장합니다.
3. 출처가 있는 답변 - 챗봇은 검색된 구절에서만 답변하며, 문서가 질문을 다루지 않을 때는 명확하게 말합니다.
4. 질문에 대한 테스트 - 최대 20개의 질문이 봇을 통해 실행되며, 답변, 출처 및 결과 테이블을 받은 후 한 번의 수정 작업을 거칩니다.
5. 인계 - 소스 코드, 실행에 대한 간략한 가이드, 그리고 Standard 또는 Advanced의 경우 위젯, 텔레그램 봇 또는 앱 통합이 서버에 설정되고 확인됩니다.