빠른 시작

사전 준비

• Python 3.11+
• 워크스페이스 API key (대시보드에서 발급)
• 사용할 워크스페이스 API origin

CLI 설치

python3 -m pip install schift-cli
export SCHIFT_API_KEY=sch_...
export SCHIFT_API_URL=https://api.example.com/v1

검색 가능한 bucket 만들기

먼저 문서 하나로 키, API origin, 업로드 경로, 검색 경로가 맞는지 확인하세요.

schift db create support-docs
schift upload ./handbook.pdf --bucket support-docs
schift search "비밀번호를 어떻게 재설정하나요?" --bucket support-docs --top-k 5

검색 명령은 가장 가까운 문서 조각과 출처 메타데이터를 반환합니다.

같은 bucket을 에이전트에 연결

검색 경로가 확인되면 TypeScript SDK로 앱이나 서비스에 붙입니다.

import { WorkspaceClient, Agent, RAG } from "@schift-io/sdk";

const client = new WorkspaceClient({ apiKey: process.env.SCHIFT_API_KEY });
const rag = new RAG({ bucket: "support-docs" }, client.transport);

const agent = new Agent({
  name: "Support Bot",
  instructions: "Answer questions using the knowledge base.",
  rag,
  model: "gpt-4o-mini",
  transport: client.transport,
});

• WorkspaceClient — 설정된 API origin에 연결합니다
• RAG — 문서 버킷을 래핑합니다 (OCR, 청킹, 임베딩, 검색 모두 관리형)
• Agent — ReAct 루프를 실행합니다: 질문 수신 -> 문서 검색 -> 답변 생성

앱 스타터

새 프로젝트는 대시보드의 APM/workspace-pack 흐름이나 위 SDK 구조에서 시작하세요. 터미널 작업은 Python schift-cli를 사용하세요. 기존 create-schift 스캐폴드는 제거되었습니다.

다음 단계

• 에이전트 개념 — ReAct 루프의 동작 방식
• 도구 — 에이전트에 커스텀 기능 추가
• RAG — 문서 업로드 및 검색 설정