회사 소개
문서에서 답을 찾는 가장 빠른 방법
업로드하면 끝. AI가 읽고, 검색하고, 답합니다.
Problem
지금 당신의 AI 시스템, 이 문제를 겪고 있습니다
파이프라인 복잡도
OCR, 청킹, 임베딩, 벡터DB, LLM 연동 — 각각의 인프라를 직접 구축하고 유지보수해야 합니다.
출처 추적 불가
답변이 어느 문서 몇 페이지에서 나왔는지 추적할 수 없습니다. 검증할 수 없는 답변은 비즈니스에 쓸 수 없습니다.
숨겨진 비용
GPU 인스턴스, 벡터DB 호스팅, OCR API, LLM 토큰 — 각각 따로 과금되어 총 비용을 예측하기 어렵습니다.
Solution
Schift가 모든 것을 해결합니다
업로드 → 자동 처리 → 즉시 검색 & 답변
Drop
PDF, DOCX, 이미지 업로드
Auto Process
OCR + 청킹 + 임베딩
Search
시맨틱 벡터 검색
Answer
출처 포함 AI 답변
Platform
문서 AI, API 하나로 완성
RAG API
문서를 업로드하면 OCR, 청킹, 임베딩이 자동 처리됩니다. 검색과 AI 답변까지 하나의 엔드포인트로 제공합니다.
- →올인원: 업로드 → OCR → 청킹 → 임베딩 → 검색 → 답변
- →출처 포함 답변: 모든 응답에 문서명, 페이지 번호 첨부
- →멀티 LLM: GPT, Claude, Gemini 자유롭게 선택
- →코드 3줄: SDK 설치 후 바로 프로덕션 투입 가능
Workflow Builder
25+ 블록을 조합해 커스텀 문서 AI 파이프라인을 만듭니다. 자연어로 설명하면 AI가 워크플로우를 자동 생성합니다.
- →비주얼 DAG 에디터: 드래그&드롭으로 파이프라인 구성
- →Agentic Builder: 자연어 → 워크플로우 자동 생성
- →Field-based OCR: 영수증, 계약서에서 구조화된 데이터 추출
- →API 배포: 만든 워크플로우를 즉시 API 엔드포인트로 배포
Features
주요 기능
Bucket Upload
드래그&드롭으로 PDF, DOCX, 이미지 업로드. 자동 OCR, 청킹, 임베딩 처리.
RAG Chat
하나의 엔드포인트로 출처 포함 AI 답변 스트리밍. GPT, Claude, Gemini 선택 가능.
스트리밍 답변
SSE 스트리밍으로 출처를 먼저 반환한 뒤 AI 답변을 실시간 생성. 체감 응답 속도 극대화.
자동 언어 라우팅
한국어, 영어, 일본어를 자동 감지해 언어별 최적 임베딩 모델로 라우팅.
LLM Router
OpenAI 호환 API로 모든 LLM을 코드 변경 없이 교체. 비용·성능 최적화.
사용량 기반 과금
페이지 단위 인제스트, 요청 단위 검색. 안 쓰면 비용 0원. 예측 가능한 과금.
자체 OCR 엔진
Schift 자체 OCR로 PDF, 이미지, 스캔 문서를 자동 인식. 문서 유형에 맞게 최적 처리.
Chunk-level 위치
검색 결과에 PDF 페이지, 오디오 타임스탬프, 비디오 프레임 위치 포함.
완전 관리형 스토리지
벡터 DB 구축/운영 불필요. Schift가 임베딩 저장, 인덱싱, 검색을 모두 관리합니다.
Why Schift
직접 구축 vs Schift
3줄
프로덕션 RAG 구축에 필요한 코드
10+
지원 벡터 DB (Pinecone, Qdrant 등)
25+
워크플로우 블록 (OCR, LLM, 라우터 등)
5
OCR 엔진 지원 (PyMuPDF, Gemini 등)
| 직접 구축 | Schift | |
|---|---|---|
| 초기 구축 | 엔지니어 2~3명 x 3개월 | API 키 발급 후 즉시 |
| 인프라 관리 | GPU, 벡터DB, OCR 각각 운영 | 완전 관리형 |
| LLM 교체 | 코드 수정 + 재배포 | 파라미터 하나로 전환 |
| 출처 추적 | 직접 구현 필요 | 페이지, 타임스탬프 자동 포함 |
| 월 비용 (1K 문서) | $2,000~$5,000+ | ~$14 |
Integrations
어디서든 바로 연동
3 Lines to Start
# pip install schift from schift import Client
client = Client("sk-...")
answer = client.chat(
bucket="my-docs",
query="2024 revenue?"
)LLM
Claude 
Gemini Frameworks
LangChain 
Vercel AI SDK
Python 
TypeScript REST API / CLI Vector Database
pgvector 
Elastic 
Redis AI Agents
Claude Code 
Cursor Comparison
대안은 비싸거나 복잡합니다
| LangChain + Pinecone | AWS Bedrock KB | Schift | |
|---|---|---|---|
| 구축 방식 | 직접 코드 작성 | AWS 콘솔 설정 | API 키 발급 후 즉시 |
| 월 비용 (1K 문서) | Pinecone $70 + GPU $200+ + 인건비 | $500~$2,000 | ~$14 |
| OCR | 별도 구축 필요 | Textract (별도 과금) | 5개 엔진 자동 선택 |
| LLM 선택 | 자유 | AWS 모델 중심 | GPT, Claude, Gemini 자유 |
| 출처 추적 | 직접 구현 | 기본 제공 | 페이지, 타임스탬프 자동 |
| 워크플로우 | 코드로 직접 구성 | Step Functions 연동 | 비주얼 에디터 + AI 생성 |
| 벤더 종속 | Pinecone 종속 | AWS 종속 | 종속 없음 |
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