설명
Tavus는 인간 컴퓨팅 회사로 자신을 설명하며, 텍스트 채팅이 아닌 실시간 얼굴 맞대면 비디오 대화를 나누는 AI 에이전트, 즉 PAL을 구축합니다. 회사가 출시한 가장 빠르고 표현력이 풍부한 실시간 인간 렌더링 모델인 Phoenix-4.5가 소개되었습니다.
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Tavus는 두 가지 접근 방식을 제공합니다: API와 도구를 사용하여 PAL을 제품에 통합하는 팀을 위한 개발자 계정과 개인 AI 동반자와 직접 대화하고자 하는 개인을 위한 PAL 계정입니다. 개발자 측면에서 PAL 메이커는 몇 분 안에 PAL을 생성하고 시작할 수 있는 코드 없는 방법이며, 개발자 API(회사에서 CVI 또는 대화형 비디오 인터페이스라고 부르는 것에 기반)는 팀이 코드로 더 깊이 맞춤화된 PAL 경험을 구축할 수 있게 해줍니다.
PAL은 네 가지 기능이 함께 작동하여 구축됩니다: 실제 표현과 미세한 움직임을 가진 얼굴 렌더링, 말할 때와 들을 때를 구분하는 음성 및 턴 테이킹, 실제로 프레임에 있는 것에 반응하는 오디오-비주얼 인식, 그리고 이전 대화의 맥락을 이어가는 기억 기능입니다. Tavus는 이를 세 가지 연구 모델에 귀속시킵니다: 렌더링을 위한 Phoenix(134ms 지연, 단일 이미지에서 제로샷 렌더링 가능), 인식을 위한 Raven(음성, 비디오 및 화면 맥락을 함께 읽음), 그리고 대화 턴 테이킹을 위한 Sparrow로, Tavus는 이 모델이 TurnBench 벤치마크에서 1위를 차지한다고 말합니다.
PAL은 대화뿐만 아니라 실제 작업을 위한 기능도 지원합니다: 슬라이드 덱을 통해 이야기하는 프레젠테이션 모드, 대화 중에 제품을 실시간으로 공유하고 클릭할 수 있는 브라우저 모드, PAL이 회사의 문서에서 답변할 수 있도록 하는 지식 기반, 대화 중에 차트나 일정 페이지와 같은 인터랙티브 비주얼을 생성하는 매직 캔버스, 그리고 Google Meet 또는 Zoom 통화에 참가자로 참여할 수 있는 기능입니다.
Tavus는 웹사이트나 실시간 판매 통화에서 제품 질문에 답변하는 판매 보조원, 대규모로 후보자를 선별하는 인터뷰어, 환자 접수 및 교육을 위한 HIPAA 준수 의료 에이전트, 교육 시뮬레이션을 위한 학습 및 개발 에이전트 등 미리 구축된 사용 사례를 나열합니다. 이 회사는 100,000명 이상의 개발자를 위해 PAL을 지원한다고 말합니다. 개발자를 위한 가격은 API 플랫폼을 통한 사용 기반이며, 더 큰 배포는 Tavus의 자체 팀이 구축한 완전 관리형 엔터프라이즈 솔루션으로 제공됩니다.
- 카테고리AI 에이전트 빌더
- 요금제사용량 기반
- 배포클라우드
- 플랫폼웹
Tavus의 핵심 기능
텍스트 전용 채팅이 아닌 실시간 얼굴 맞대면 비디오 AI 에이전트(PAL)
엔지니어링 없이 PAL을 생성하고 시작할 수 있는 코드 없는 PAL 메이커
깊이 맞춤화된 PAL 구축을 위한 개발자 API(CVI)
Phoenix 렌더링 모델: 134ms 지연, 단일 참조 이미지에서 제로샷 렌더링
음성, 비디오 및 화면 맥락을 함께 읽는 Raven 인식 모델
자연스러운 대화 타이밍을 위한 Sparrow 턴 테이킹 모델
PAL이 회사의 문서에서 답변할 수 있도록 하는 지식 기반
실시간 대화 중 인터랙티브 비주얼을 생성하는 매직 캔버스
Google Meet 및 Zoom 통화에 실시간 참여
판매, 의료 접수, 인터뷰 및 교육을 위한 미리 구축된 솔루션
Tavus 사용 방법은?
계정 유형 선택: API로 구축할 개발자 계정을 선택하거나 개인 AI 동반자와 대화할 PAL 계정을 선택합니다.
PAL 구축: 코드 없는 PAL 메이커를 사용하거나 완전히 맞춤화된 구축을 위해 개발자 API를 사용합니다.
얼굴과 목소리 부여: PAL이 사용할 외모와 목소리를 선택하거나 생성합니다.
지식 및 도구 추가: 필요에 따라 지식 기반, 프레젠테이션 모드 또는 매직 캔버스를 연결합니다.
배포: 사이트에 PAL을 삽입하거나 판매 통화, 또는 실시간 Google Meet 또는 Zoom 세션에 배포합니다.
기업을 위한 판매 상담: 더 큰 배포를 위한 완전 관리형 맞춤형 PAL 솔루션을 요청합니다.
Tavus의 사용 사례
- 판매 보조원 에이전트
- 후보자 선별
- 의료 환자 접수
- 교육 시뮬레이션
