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VectifyAI/OpenKB

긴 문서도 벡터 DB 없이 추론 기반으로 검색하는 LLM 관리형 위키를 만드는 CLI

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3개월 전

어떤 프로젝트인가요?

OpenKB(Open Knowledge Base)는 PDF, Word 문서, 슬라이드, 스프레드시트, 웹 페이지, URL 등의 원본 파일을 받아 LLM으로 요약, 개념 페이지, 엔티티 페이지, 상호 링크를 갖춘 구조화된 위키로 변환하는 명령줄 시스템입니다. 새 문서를 추가하면 파일별로 따로 남겨두는 대신 LLM이 기존 페이지를 업데이트하므로, 쿼리할 때마다 지식을 다시 도출하지 않고 문서 모음 전반에 걸쳐 지식이 축적됩니다.

짧은 문서는 Markdown으로 변환해 전체를 읽습니다. 긴 PDF는 PageIndex가 계층형 트리로 색인하고 LLM이 트리를 탐색하므로 기존 벡터 데이터베이스가 필요하지 않습니다. 컴파일된 위키를 대상으로 출처를 제시하는 답변을 제공하는 쿼리와 멀티턴 채팅을 실행할 수 있으며, 생성기를 사용해 에이전트 스킬, 대화형 지식 그래프 또는 HTML 슬라이드 덱을 만들 수 있습니다. 위키는 일반 Markdown 형식이라 Obsidian에서 열 수 있습니다. 모델은 LiteLLM을 통해 사용하므로 OpenAI, Claude, Gemini 및 기타 제공업체를 지원합니다.

핵심 기능

  • 01PDF, Word, PowerPoint, Excel, HTML, CSV, 텍스트, URL을 컴파일된 위키로 변환합니다.
  • 02벡터 데이터베이스 대신 PageIndex 트리 색인으로 긴 PDF를 색인합니다.
  • 03텍스트와 함께 그림, 표, 이미지도 검색합니다.
  • 04출처가 포함된 단발성 질문에 답하거나 저장된 세션으로 멀티턴 채팅을 진행합니다.
  • 05웹 UI와 REST API를 기본 제공합니다.
  • 06Obsidian 및 Claude Code 같은 에이전트 도구와 호환되는 일반 Markdown을 출력합니다.

활용 사례

  • 늘어나는 연구 논문 모음으로 개인 또는 팀 지식 베이스를 구축합니다.
  • 대량의 보고서나 매뉴얼을 대상으로 출처가 포함된 답변을 검색합니다.
  • 문서 모음을 개념 간 연결을 탐색할 수 있는 Obsidian 그래프로 변환합니다.
  • 읽은 자료를 코딩 보조 도구에서 재사용할 수 있는 에이전트 스킬로 요약합니다.

토픽

자주 묻는 질문

OpenKB은(는) 무엇인가요?
긴 문서도 벡터 DB 없이 추론 기반으로 검색하는 LLM 관리형 위키를 만드는 CLI OpenKB(Open Knowledge Base)는 PDF, Word 문서, 슬라이드, 스프레드시트, 웹 페이지, URL 등의 원본 파일을 받아 LLM으로 요약, 개념 페이지, 엔티티 페이지, 상호 링크를 갖춘 구조화된 위키로 변환하는 명령줄 시스템입니다. 새 문서를 추가하면 파일별로 따로 남겨두는 대신 LLM이 기존 페이지를 업데이트하므로, 쿼리할 때마다 지식을 다시 도출하지 않고 문서 모음 전반에 걸쳐 지식이 축적됩니다.
OpenKB은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
OpenKB은(는) Apache-2.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
OpenKB은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
6개월 이내 업데이트. OpenKB의 마지막 커밋은 2026년 7월 22일입니다.
OpenKB은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
늘어나는 연구 논문 모음으로 개인 또는 팀 지식 베이스를 구축합니다. 대량의 보고서나 매뉴얼을 대상으로 출처가 포함된 답변을 검색합니다. 문서 모음을 개념 간 연결을 탐색할 수 있는 Obsidian 그래프로 변환합니다. 읽은 자료를 코딩 보조 도구에서 재사용할 수 있는 에이전트 스킬로 요약합니다.
OpenKB은(는) 어디서 받을 수 있나요?
소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/VectifyAI/OpenKB

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.

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