Rivit

핵심은 범용 모델이 아니라 자기 자료에서 답을 끌어오는 일이다. PDF, 웹사이트, Notion 워크스페이스를 연결하면 코파일럿이 그 내용을 인용해 응답한다. 학습 페이지 수는 플랜별로 제한되며, 입문이 100페이지, 최상위가 2,000페이지다. 지식베이스 크기가 플랜을 정한다. 맞춤형 AI 어시스턴트를 만들려면 기능 목록보다 이 숫자를 먼저 봐야 한다.

주요 LLM과 미디어 모델 접근을 묶어 제공했다. GPT-4, Hugging Face, Leonardo.ai, Eleven Labs를 쓰려고 공급자마다 계정을 열 필요가 없다. 비개발자에게는 큰 진입 장벽 제거였다. 대신 모델 선택이 Rivit 청구서에 올라가고 자사 클라우드 계약에는 남지 않는다.

AI 워크플로는 지시, 연동, 인계를 화면에 보이는 단계 열로 배열한다. 프롬프트 하나로 안 되는 일, 예를 들어 기록을 불러오고 규정과 대조한 뒤 답장을 쓰는 과정을 여러 단계로 엮는다. 수정은 코드가 아니라 단계 이동으로 끝난다.

지시문은 공개 전에 격리된 환경에서 시험할 수 있고, 두 버전을 나란히 돌려 실제 질문에 더 강한 쪽을 가린다. 말투나 정확도를 다듬는 작업은 운영 환경을 직접 고치고 지원 문의를 기다리는 방식보다 빠르다. AI 코파일럿 빌더와 단순 채팅 위젯을 가르는 지점도 이 기능이다.

완성된 도구는 링크로 나눌 수 있다. AI 챗봇 임베드 형태로 사이트에 넣거나, API 엔드포인트로 자사 제품에서 호출할 수도 있다. 같은 코파일럿이 사내 직원과 외부 고객을 함께 맡으므로 중복 제작이 줄어든다. 고객 포털이 있다면 API 경로가 어시스턴트를 자사 화면 안에 붙잡아 둔다.

고객에게 파는 도구의 플랜 관리와 결제를 Rivit이 맡았다. 최상위 플랜에는 재판매 라이선스와 "Powered by" 표기 제거가 붙는다. 프롬프트 흐름이 그대로 제품이 되고 별도 과금 시스템을 세울 필요가 없다. 대신 AI와 매출 양쪽을 한 플랫폼에 맡기게 된다.