What is Graphlit?
AI 기반 애플리케이션을 구축하려면 비정형 데이터를 처리하고, 여러 도구를 통합하고, 복잡한 인프라를 관리해야 하는 경우가 많습니다. Graphlit은 데이터 수집부터 지능형 텍스트 추출, 벡터 임베딩, 대화 기록에 이르기까지 모든 것을 처리하는 서버리스 RAG-as-a-Service 플랫폼을 제공하여 이러한 프로세스를 간소화합니다. 챗봇을 구축하든, 문서를 요약하든, 지식 그래프를 생성하든, Graphlit은 서버를 관리하거나 이질적인 시스템을 연결할 필요 없이 필요한 도구를 제공합니다.
주요 기능
✨ 모든 소스에서 데이터 수집
웹 페이지, 클라우드 스토리지 (Google Drive, Dropbox), 협업 도구 (Slack, Notion), 프로젝트 관리 플랫폼 (Jira), 이메일, RSS 피드 등에 연결합니다.
장점: Graphlit이 데이터가 있는 곳에서 데이터를 가져오는 동안 앱 구축에 집중하세요.
✨ 자동화된 텍스트 추출 및 청킹
OCR 및 고급 LLM을 사용하여 PDF, Word 문서, 이미지, 오디오 및 비디오에서 구조화된 텍스트를 추출합니다.
장점: AI 모델을 위한 비정형 데이터를 준비하는 지루한 작업을 자동화하여 시간을 절약하세요.
✨ 내장된 벡터 검색 및 임베딩
메타데이터 필터링 및 유사성 기반 쿼리를 사용하여 콘텐츠 전체에서 의미 검색을 수행합니다.
장점: 방대한 데이터 세트를 처리할 때도 관련 정보를 더 빠르게 검색하세요.
✨ 멀티모달 지원
OpenAI GPT-4o 및 Anthropic Sonnet 3.5와 같은 통합을 통해 텍스트뿐만 아니라 이미지, 오디오 및 비디오도 처리합니다.
장점: 호환성 문제에 대한 걱정 없이 더 풍부한 멀티모달 AI 애플리케이션을 구축하세요.
✨ 사용량 기반 가격 책정
사용한 만큼만 지불하세요. 시작 크레딧은 0.10달러부터 시작합니다. 무료 티어에는 시작하기 위한 100 크레딧이 포함되어 있습니다.
장점: 개인 개발자이든 대규모 팀의 일원이든 프로젝트를 저렴하게 확장하세요.
활용 사례
1. 고객 지원을 위한 챗봇 구축
내부 문서, FAQ 및 과거 지원 티켓을 기반으로 고객 질문에 답변하는 챗봇을 만든다고 상상해 보세요. Graphlit을 사용하면 이러한 모든 리소스를 수집하고, 벡터 임베딩을 생성하고, 의미 검색을 활성화하여 정확한 응답을 보장할 수 있습니다. 데이터베이스를 설정하거나 인프라를 관리할 필요 없이 대화 흐름을 설계하는 데 집중하세요.
2. 학자를 위한 연구 논문 요약
연구자로서 PDF 형식으로 저장된 수십 편의 학술 논문을 빠르게 요약하고 싶을 수 있습니다. Graphlit은 텍스트를 추출하고, 지능적으로 청크로 나누고, LLM을 사용하여 간결한 요약을 생성합니다. 관련 Wikipedia 기사와 같은 외부 API 데이터로 요약을 풍부하게 할 수도 있습니다.
3. 기업을 위한 지식 그래프 생성
지적 재산을 구성하려는 기업을 위해 Graphlit은 수집된 콘텐츠에서 자동으로 지식 그래프를 구축합니다. 엔터티 추출을 활성화하여 주요 개념 (사람, 장소, 제품)을 식별하고 Crunchbase 또는 Wikipedia와 같은 소스의 메타데이터로 풍부하게 만듭니다. 이를 통해 조직 데이터의 역동적이고 상호 연결된 뷰를 만들 수 있습니다.
결론
Graphlit은 개발자가 인프라를 관리하거나 수많은 도구를 통합하는 번거로움 없이 정교한 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원합니다. 자동화된 ETL 파이프라인에서 멀티모달 지원에 이르기까지 포괄적인 기능 세트는 비정형 데이터로 작업하는 모든 사람에게 이상적입니다. 챗봇 프로토타입을 제작하든, 연구 논문을 분석하든, 엔터프라이즈 지식을 구성하든, Graphlit은 개발을 가속화하고 복잡성을 줄입니다.
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Source: Similarweb (Sep 24, 2025)
Graphlit was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2023-12-25.
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