pgvector 의미 검색
enuchat은 pgvector 기반 임베딩을 사용하여 키워드뿐만 아니라 방문자 질문의 의미를 이해합니다. 이는 „환불을 받을 수 있나요?"와 같은 질문이 „환불"이라는 단어가 나타나지 않더라도 반품 정책과 올바르게 일치함을 의미합니다.
간단한 콘텐츠 관리
대시보드에서 직접 지식 베이스 항목을 추가하거나 업데이트하세요. 웹사이트, 도움말 센터 또는 내부 문서의 텍스트를 붙여넣으세요. 특별한 형식이 필요하지 않습니다 — enuchat은 일반 텍스트를 처리하고 의미 검색을 위해 자동으로 구조화합니다.
항상 최신
지식 베이스 항목을 업데이트하면 변경 사항이 즉시 적용됩니다. 재교육 단계나 배포 지연이 없습니다. 오전 10시에 답변을 편집하면 방문자는 오전 10시 1분에 업데이트된 응답을 받습니다.
여러분의 데이터로 AI를 학습시키세요 — 모델 학습 불필요
웹사이트 콘텐츠를 추가하거나, 문서를 붙여넣거나, FAQ를 작성하면 AI가 오직 그 콘텐츠만을 바탕으로 답변합니다. 미세 조정도 대기 시간도 없습니다. enuchat은 검색 증강 생성(RAG)을 사용하는데, 이는 AI가 답변 시점에 가장 관련성 높은 항목을 찾아 임의로 지어내는 대신 여러분의 실제 정책을 그대로 전달한다는 의미입니다.
신뢰할 수 있는 답변
AI는 절대 답변을 지어내지 않습니다. 유사도 임계값이 AI가 응답하기 전에 일치가 얼마나 확실해야 하는지를 제어하며, 지식 베이스에 맞는 내용이 없으면 그렇게 말하고 추측하는 대신 대화를 사람 상담원에게 넘깁니다. AI가 알 수 있는 범위를 여러분이 계속 통제합니다.
하나의 지식 베이스, 모든 언어
콘텐츠는 한 번, 한 가지 언어로만 작성하세요. 방문자가 60개 이상의 언어로 질문하면 AI가 적절한 항목을 찾아 방문자의 언어로 자동 답변합니다. 시장마다 지식 베이스를 복제하거나 번역할 필요가 없습니다.