API Quickstart

문서 하나 넣고 Agent에서 검색하세요.

첫 화면은 한 흐름만 보여줍니다. 설치, 업로드, Agent 연결을 순서대로 확인하세요.

퀵스타트 열기 API 보기
  1. 1
    CLI 설치

    python3 -m pip install schift-cli

  2. 2
    문서 넣기

    PDF, DOCX, TXT를 bucket에 업로드

  3. 3
    Agent 연결

    RAG가 rag_search 도구로 자동 등록

First Agent

이 파일 하나만 실행합니다.

업로드, 검색, Agent 실행이 한 파일 안에서 이어집니다.

import { Schift, RAG, Agent } from "@schift-io/sdk";
import { readFile } from "node:fs/promises";

const schift = new Schift({
  apiKey: process.env.SCHIFT_API_KEY,
});

// 1. 문서 넣기
const pdf = await readFile("./docs/refund-policy.pdf");
await schift.db.upload("support-docs", {
  files: [
    new File([pdf], "refund-policy.pdf"),
  ],
});

// 2. 검색 준비
const rag = new RAG(
  {
    bucket: "support-docs",
    topK: 5,
  },
  schift.transport,
);
const evidence = await rag.search(
  "환불 정책 최신 기준은?",
);
console.log(evidence[0]?.text);

// 3. Agent에 연결
const agent = new Agent({
  name: "Support Agent",
  instructions: "문서 근거가 있을 때만 답하세요.",
  rag,
  model: "gpt-4o-mini",
  transport: schift.transport,
});

const result = await agent.run(
  "고객에게 환불 기준을 설명해줘",
);
console.log(result.output);

Run path

터미널에서는 두 번만 확인하세요.

프로젝트 생성 후 `first-agent.ts`만 실행하면 업로드, 검색, Agent 응답까지 이어집니다.

설치

python3 -m pip install schift-cli
schift auth login
schift upload ./docs/refund-policy.pdf --bucket support-docs

실행

SCHIFT_API_KEY=sch_... node first-agent.ts
SDK 설치 문서 업로드 bucket 검색 Agent 실행

Done when

처음에는 이 세 가지만 보면 됩니다.

문서가 들어갔는가

업로드 요청이 완료되고 bucket ID가 코드에 남아야 합니다.

근거가 돌아오는가

검색 결과에 원문 조각, 점수, metadata가 보여야 합니다.

Agent가 도구를 쓰는가

agent.run() 중 rag_search 호출이 발생해야 합니다.

Docs

자주 막히는 곳부터 풀어둔 가이드.

빠른 시작

문서 하나를 넣고 첫 검색 결과를 확인합니다.

API 레퍼런스

upload, bucket search, chat endpoint 계약을 확인합니다.

RAG

문서 버킷을 만들고 검색/채팅에 붙이는 방식을 확인합니다.

Agent

RAG 도구가 Agent 실행 루프에 들어가는 방식을 확인합니다.