직접 구축한다면
- 문서 처리, 임베딩, 벡터 검색, 답변 생성을 각각 개발합니다.
- 모델과 검색 인프라를 운영하고 품질을 지속적으로 관리합니다.
- 문서 변경과 접근 권한을 기존 서비스와 별도로 동기화합니다.
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API 연동 활용 사례
기존 서비스에, 근거 있는 AI 답변을 연결하세요
RAGO-X API를 사용해 고객 포털, 업무 시스템, 챗봇에 조직의 문서 지식을 연결하세요. 별도의 RAG 인프라를 처음부터 구축하지 않고도 검색 결과와 출처가 포함된 답변을 서비스에 적용할 수 있습니다.
POST /v2/rag/query
200 OK{
"answer": "...",
"sources": [
{ "document": "policy.pdf" }
],
"confidence": 0.94
}
Grounded response with source metadata
대표 상황
고객 포털에 문서 기반 AI 검색을 추가합니다
“사용자가 포털에서 제품 정책을 질문하면, 근거와 함께 바로 답하도록 만들 수 있을까요?”
RAGO-X API와 함께라면
- API 키와 프로젝트를 설정하고 기존 서비스에서 질문을 전송합니다.
- 관련 문서와 출처가 포함된 답변을 구조화된 데이터로 받습니다.
- 기존 화면과 업무 흐름에 맞게 결과를 표시하고 확장합니다.
실제 연동 과정
RAG 인프라 대신, 서비스 경험에 집중합니다
지식베이스 준비
서비스에 필요한 문서를 프로젝트와 문서함에 연결합니다.
API 인증
안전하게 보관한 API 키로 요청을 인증합니다.
질문 전송
사용자의 질문과 필요한 옵션을 API로 전달합니다.
답변·근거 수신
생성된 답변과 관련 문서, 출처 정보를 받습니다.
서비스에 적용
기존 UI, 챗봇, 자동화 흐름에 결과를 연결합니다.
더 많은 API 활용 방식
조직의 지식을 필요한 모든 서비스로 확장합니다
고객 포털
로그인한 고객에게 제품과 정책 기반의 셀프서비스 검색을 제공합니다.
사내 업무 시스템
그룹웨어와 CRM에서 내부 규정과 고객 정보를 함께 활용합니다.
AI 챗봇
웹과 모바일 챗봇에 근거 있는 문서 답변을 연결합니다.
업무 자동화
문의 분류, 답변 초안, 문서 요약을 기존 프로세스에 추가합니다.
개발팀과 서비스가 얻게 되는 변화
더 빠른 출시
RAG 기반 기능의 개발 범위와 시간을 줄입니다.
유연한 확장
기존 UI와 비즈니스 로직을 유지하며 연결합니다.
검증 가능한 결과
답변과 함께 원문 근거를 사용자에게 제공합니다.