설명
타키비 베이스는 AI 에이전트를 위해 맞춤화된 포괄적인 공유 지식 베이스입니다. 사용자는 문서를 프로젝트와 폴더로 구성하여 AI 에이전트가 정보를 접근하고 검색할 수 있는 구조화된 환경을 제공합니다. 이 플랫폼은 PDF, Word 문서 및 Markdown 파일을 포함한 다양한 문서 형식을 지원하여 에이전트가 텍스트를 효율적으로 검색하고 추출할 수 있도록 합니다. 사용자는 프로필을 통해 문서 접근을 제어할 수 있으며, 각 에이전트가 읽을 수 있는 내용을 정의하여 안전하고 맞춤화된 접근을 보장합니다.
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에이전트는 Node.js 20 이상을 실행할 수 있는 경우 CLI 또는 API를 통해 타키비 베이스에 연결할 수 있습니다. 이 플랫폼은 답변을 생성하지 않고 문서에서 정확한 구문을 반환하며, 인용 및 증거 지원 점수를 포함합니다. 이 기능은 에이전트가 신뢰할 수 있는 출처 자료를 기반으로 응답을 작성할 수 있도록 합니다.
타키비 베이스는 작업 관리도 지원하여 사용자가 에이전트에게 작업을 할당하고 진행 상황을 추적하며 완료된 작업을 검토할 수 있습니다. 노트 기능을 통해 에이전트는 관찰 및 학습 내용을 기록할 수 있으며, 이는 원본 문서와 별도로 저장되며 30일 후에 만료됩니다.
이 플랫폼은 두 가지 요금제를 제공합니다: 엠버(Ember)는 두 개의 프로필에 대해 월 18 유로, 캠프파이어(Campfire)는 여덟 개의 프로필에 대해 월 52 유로입니다. 두 요금제 모두 7일 무료 체험이 포함되어 있으며, 체험 후 취소하지 않으면 청구가 시작됩니다. 사용자는 오픈 지식 형식(Open Knowledge Format)으로 지식 베이스를 내보낼 수 있어 데이터 이식성을 보장합니다.
타키비 베이스는 문서에 대한 AI 에이전트 접근을 관리하고, 작업 할당을 간소화하며, 안전하고 조직적인 지식 베이스를 유지하려는 조직에 이상적입니다.
- 카테고리AI 지식 관리
- 요금제구독
- 배포클라우드
- 플랫폼웹
타키비 베이스의 핵심 기능
문서를 프로젝트와 폴더로 조직화
프로필 기반 접근 제어
인용이 포함된 정확한 구문 검색
CLI 및 API 연결
작업 할당 및 관리
에이전트 학습을 위한 노트
PDF, Word 및 Markdown 파일 지원
오픈 지식 형식으로 내보내기
타키비 베이스 사용 방법은?
구성: 접근 제어를 위한 프로필 설정
사용: CLI 또는 API를 통해 에이전트 연결
관리: 작업 할당 및 에이전트 작업 검토
최적화: 필요에 따라 지식 베이스 내보내기
타키비 베이스의 사용 사례
- 문서 검색
- 접근 제어
- 작업 관리
- 노트 기록
- 데이터 내보내기
