SOP, 매뉴얼, 웹사이트를 인용과 함께 신뢰할 수 있는 답변으로 바꾸세요. 데이터 사이언스 팀 없이 며칠 내에 배포하세요.
비즈니스 전반에 걸쳐 지식을 연결하는 AI 에이전트
운영, 현장 서비스 및 IT 팀은 SOP, 매뉴얼, 인트라넷 및 기타 내부 콘텐츠에 분산된 정보에 의존합니다. 많은 사람들이 검색 증강 생성(RAG) 솔루션을 구축하여 해당 지식에 액세스할 수 있도록 하지만, 이러한 프로젝트는 배포하는 데 수개월이 걸리고 여전히 할루시네이션을 일으키거나 신뢰할 수 있는 출처를 추적할 수 없는 답변을 생성합니다.
IBM watsonx Orchestrate는 symplistic.ai(ibm.com 외부 링크)의 사전 구축된 에이전트 ContentIQ를 사용하여 검색 증강 생성(RAG)을 자동화하여 SOP, 매뉴얼 및 내부 콘텐츠를 인용 정보를 포함한 질문에 답변하는 AI 지식 에이전트로 변환합니다. 이 에이전트는 승인된 소스만을 기반으로 하며, 단 이틀 만에 배포할 수 있습니다. AI 전략이 성장함에 따라 IBM watsonx Orchestrate 비즈니스 전반에 걸쳐 AI를 오케스트레이션, 관리 및 모니터링할 수 있는 단일 컨트롤 플레인을 제공합니다.
고객 콘텐츠의 정확성1
근무 에이전트까지 걸리는 일수1
생산 중인 산업1
데이터 사이언스 팀 없음1
스완 기독교 교육 협회(Swan Christian Education Association)가 IBM watsonx Orchestrate, ContentIQ 및 Microsoft 365 결합하여 직원들이 문서 권한 및 출처 추적성을 유지하면서 신뢰할 수 있는 정보에 액세스할 수 있도록 지원한 방법을 알아보세요.
며칠 만에 AI 지식 에이전트를 실행하세요.
방법은 다음과 같습니다.
1 — 지식을 연결하세요. 에이전트를 문서, SharePoint, OneDrive, Box, 웹사이트 및 방화벽 뒤에 있는 지식 영역에 연결하세요. 에이전트가 자동으로 데이터를 크롤링하고, 정리하고, 수집합니다.
2 — RAG 파이프라인을 자동으로 구축하세요. 에이전트가 데이터를 분할하고, 벡터화하고, 검색을 최적화합니다. 별도의 설정이나 데이터 사이언스 팀이 필요하지 않습니다.
3 — 신뢰할 수 있는 답변을 제공하세요. 모든 답변은 오직 여러분의 콘텐츠에만 기반하고 인용 자료로 뒷받침되며, 역할 기반 접근 제어 및 거버넌스가 내장되어 있습니다.
모든 답변은 출처가 추적 가능하므로 사람들은 답변을 검증하고 실제로 신뢰할 수 있습니다. 오직 사용자의 콘텐츠에만 기반하며, 공개 웹 데이터와는 혼합되지 않습니다.
수집, 청킹, 벡터화, 최적화를 포함한 전체 검색 파이프라인이 엔드투엔드로 자동화됩니다. 프로 코드 빌드도 없고, 데이터 사이언스 팀도 없습니다.
엔드투엔드 에이전트 라이프사이클 관리를 통해 콘텐츠 소스에서 상속된 역할 기반 액세스 제어를 제공합니다.
지식 에이전트는 확장에 따라 비즈니스 전반의 모든 AI 에이전트를 구축, 오케스트레이션, 관리 및 관찰할 수 있는 watsonx Orchestrate 에이전트 컨트롤 플레인에서 실행됩니다.
기존 시스템과 원활하게 통합되는 기업용 AI를 기반으로, 채널 전반에서 마찰 없는 지원 경험을 제공합니다.
기존 시스템과 원활하게 작동하는 엔터프라이즈 지원 AI 에이전트를 통해 직원, 관리자 및 HR 전문가의 역량을 강화하세요.
속도, 정확성 및 의사 결정을 향상시키는 AI 에이전트를 통해 재무 팀의 역량을 강화하세요. 코드 작성이 필요 없습니다.
에코시스템 전반을 연결하는 사전 구축된 에이전트를 통해 복원력과 비용 효율성을 강화하세요.
¹ ContentIQ는 IBM Business Partner인 symplistic.ai의 솔루션입니다. 정확도, 가치 실현 시간 및 배포 수치는 symplistic.ai가 ContentIQ 솔루션에 대해 발표한 내용이며, symplistic.ai가 ContentIQ 고객 배포 사례를 바탕으로 보고한 것입니다. 이후, symplistic.ai의 법무팀의 검토 및 승인을 받아 IBM 마케팅 자료에 사용되었습니다. IBM은 이러한 수치를 검증하거나 입증하지 않습니다. 개인별 결과는 다를 수 있으며, 각 고객의 결과는 시스템과 콘텐츠에 따라 완전히 달라지므로 일반적인 예상 결과를 제공할 수 없습니다.