labring/tentix

해결하는 문제

Tentix는 고객 문의의 초기 처리를 지식 기반 AI 에이전트를 사용해 자동화함으로써 인간의 개입 필요성을 줄이고 응답 시간을 단축하는 AI 네이티브 고객 지원 플랫폼입니다.

작동 방식

Tentix는 LangGraph AI 에이전트로 구동되는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 아키텍처를 사용합니다. PostgreSQL과 pgvector를 활용해 세 가지 우선순위 수준의 데이터(별표 달린 대화, 과거 티켓, 일반 문서)를 기반으로 통합된 벡터 지식 기반을 구축합니다. 사용자가 메시지를 보낼 때 시스템은 쿼리를 최적화하고, 가중치 기반 우선순위에 따라 관련 지식을 검색한 후 응답을 생성합니다. 또한 인간으로의 핸드오버와 확장 기능을 위한 모듈식 통합 노드도 지원합니다.

대상 사용자

고객 지원 티켓 시스템을 자동화하고 싶지만, 복잡한 문제는 인간 직원에게 인계할 수 있는 능력을 유지하고 싶은 기업 및 지원 팀을 위한 것입니다.

주요 특징

• 가중치 기반 지식 검색: 일반 문서보다 별표 달린 대화 및 고품질 과거 티켓의 정보를 우선적으로 처리합니다.
• 사용자 정의 가능한 AI 워크플로우: RAG, 인간 핸드오버, MCP 스타일의 통합 노드를 지원합니다.
• 관리자용 지식 기반 관리 도구: 지식 기반의 탐색, 편집, 인덱스 재구성 기능을 제공합니다.
• 다중 채널 지원: Feishu 알림 내장 지원과 다른 IM 또는 폼 통합을 위한 모듈식 설계를 포함합니다.
• 유연한 백엔드: PostgreSQL + pgvector 또는 FastGPT와 같은 외부 서비스와 호환됩니다.