LLMStack: 몇 분 안에 AI 에이전트 및 앱 구축 | 노코드

LLMStack

3.5 | 394 | 0
유형:
웹사이트
최종 업데이트:
2025/10/17
설명:
LLMStack은 데이터를 사용하여 AI 에이전트, 워크플로 및 애플리케이션을 구축할 수 있는 오픈 소스 노코드 플랫폼입니다. 모델 체이닝 및 협업 앱 구축을 지원합니다.
공유:
코드 없는 AI
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챗봇
워크플로 자동화

LLMStack 개요

LLMStack이란 무엇입니까?

LLMStack은 사용자가 자신의 데이터를 사용하여 AI 에이전트, 워크플로 및 애플리케이션을 구축할 수 있도록 설계된 오픈 소스, 노코드 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 정교한 AI 솔루션 생성 프로세스를 간소화하여 다양한 수준의 기술 전문 지식을 가진 개인이 접근할 수 있도록 합니다. 숙련된 개발자이든 코딩 경험이 제한적인 비즈니스 사용자이든 LLMStack은 AI 아이디어를 실현할 수 있는 사용자 친화적인 환경을 제공합니다.

LLMStack은 어떻게 작동합니까?

LLMStack은 사용자가 다양한 구성 요소를 연결하여 AI 애플리케이션을 만들 수 있는 시각적 인터페이스를 제공하여 작동합니다. 이 플랫폼은 모델 체이닝을 지원하므로 OpenAI, Cohere, Stability AI 및 Hugging Face와 같은 제공업체의 여러 AI 모델을 결합할 수 있습니다. 또한 웹 URL, 사이트맵, PDF, 오디오 파일, PPT, Google Drive 및 Notion을 포함한 다양한 소스에서 자신의 데이터를 가져올 수도 있습니다. 그런 다음 이 데이터를 AI 모델에 연결하여 생성적 AI 애플리케이션과 챗봇을 만들 수 있습니다.

주요 기능 분석은 다음과 같습니다.

  • 모델 체이닝: LLMStack을 사용하면 다양한 AI 모델을 함께 연결하여 더욱 복잡하고 강력한 애플리케이션을 만들 수 있습니다.
  • 데이터 통합: 이 플랫폼은 광범위한 데이터 소스를 지원하므로 자신의 데이터를 AI 프로젝트에 가져올 수 있습니다.
  • 협업 구축: LLMStack을 사용하면 여러 사용자가 함께 애플리케이션 구축에 협업할 수 있으며, 액세스를 제어하기 위한 세분화된 권한 모델이 있습니다.

LLMStack의 주요 기능

  • 노코드 인터페이스: LLMStack은 코딩 지식이 필요 없는 시각적 드래그 앤 드롭 인터페이스를 제공합니다.
  • 모델 통합: OpenAI, Cohere 및 Hugging Face와 같은 주요 AI 모델 제공업체와 원활하게 통합됩니다.
  • 데이터 연결: 웹사이트, 문서 및 클라우드 스토리지를 포함한 다양한 데이터 소스에 연결합니다.
  • 협업 도구: 안전한 앱 개발을 위해 역할 및 권한으로 팀 협업을 활성화합니다.
  • 배포 옵션: AI 애플리케이션을 클라우드 또는 온프레미스에 배포합니다.

LLMStack을 선택해야 하는 이유

LLMStack은 유연성과 데이터 통합에 중점을 둔 노코드 플랫폼으로 두각을 나타냅니다. 모델 체이닝과 다양한 데이터 소스에 대한 지원은 복잡한 AI 애플리케이션을 구축하기 위한 강력한 도구입니다. 협업 기능은 AI 프로젝트를 수행하는 팀에도 적합합니다.

  • 접근성: 비기술적 사용자가 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원합니다.
  • 유연성: 광범위한 AI 모델과 데이터 소스를 지원합니다.
  • 협업: 액세스 제어를 통해 팀 기반 개발을 가능하게 합니다.

LLMStack은 누구를 위한 것입니까?

LLMStack은 다음과 같은 사용자에게 적합합니다.

  • 비즈니스 사용자: AI를 사용하여 작업을 자동화하고 의사 결정을 개선하려는 전문가입니다.
  • 개발자: AI 애플리케이션 개발 속도를 높이려는 소프트웨어 엔지니어입니다.
  • 데이터 과학자: 다양한 모델과 데이터 세트를 실험할 수 있는 플랫폼을 찾는 AI 연구원입니다.

LLMStack 사용 방법

  1. 가입: LLMStack 플랫폼에서 계정을 만듭니다.
  2. 데이터 연결: 다양한 소스에서 데이터를 가져옵니다.
  3. 앱 구축: 시각적 인터페이스를 사용하여 AI 모델과 데이터 소스를 연결합니다.
  4. 협업: 팀 구성원을 초대하여 앱에서 협업합니다.
  5. 배포: AI 애플리케이션을 클라우드 또는 온프레미스에 배포합니다.

데이터를 사용하여 AI 에이전트, 워크플로 및 애플리케이션을 구축하는 가장 좋은 방법입니다.

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