serviette은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?

serviette은(는) MIT 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.

serviette은(는) 아직 유지보수되고 있나요?

활발히 유지보수 중. serviette의 마지막 커밋은 2026년 10월 16일입니다.

serviette은(는) 어디에 사용할 수 있나요?

파일이 바뀔 때마다 최신 상태를 유지하는 사내 문서 기반 질의응답 도우미를 구축할 수 있습니다. DuckDB와 무료 로컬 임베더를 사용해 로컬에서 RAG 파이프라인의 프로토타입을 만들 수 있습니다. 기존에 다른 애플리케이션이 사용하는 벡터 데이터베이스에 출처를 인용하는 답변 REST 엔드포인트를 추가할 수 있습니다.

serviette는 어떻게 설치하나요?

pip으로 패키지를 설치합니다: pip install serviette 무료 Pathway 라이선스 키를 설정합니다: export PATHWAY_LICENSE_KEY=... 생성된 답변에 사용할 OpenAI API 키를 설정합니다: export OPENAI_API_KEY=sk-... 데모를 실행하고 localhost:8989에서 채팅을 엽니다: serviette demo --embedder openai

serviette은(는) 어디서 받을 수 있나요?

소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/pathwaycom/serviette

pathwaycom/serviette

문서 폴더를 8종의 벡터 데이터베이스 중 하나에 인덱싱하고 파일 변경 사항을 반영해 답변을 최신 상태로 유지하는 노코드 RAG 서버입니다.

GitHub에서 보기 웹사이트

스타: 58,782
포크: 1,513
열린 이슈: 8
마지막 커밋: 5일 전

어떤 프로젝트인가요?

serviette는 YAML 파일 하나로 전체 설정을 관리하는 검색 증강 생성(RAG) 서버입니다. 문서 폴더를 지정하고 벡터 데이터베이스와 임베더를 선택하면, 문서 내용을 바탕으로 답변하고 출처를 인용하는 웹 채팅과 버전 관리 REST API(/api/v1)를 제공합니다.

인덱서는 Pathway 실시간 데이터 프레임워크를 기반으로 별도 프로세스에서 실행되므로, 수정·추가·삭제된 파일이 수동으로 재인덱싱하지 않아도 몇 초 안에 벡터 저장소에 반영됩니다. 기본 백엔드는 단일 파일로 사용하는 임베디드 데이터베이스 DuckDB이며, pgvector, Qdrant, Milvus, ChromaDB, Weaviate, Pinecone, MongoDB Atlas Vector Search도 지원합니다. 데이터 소스로 로컬 파일, Google Drive, S3/MinIO, SharePoint를 사용할 수 있으며, 필요한 API 키를 설정하면 텍스트, Office 파일, PDF, 스캔 이미지, 오디오 및 비디오도 파싱합니다.

이 프로젝트는 MIT 라이선스를 따르는 Python 프로젝트이며, 무료 Pathway 라이선스 키가 필요합니다. 현재 문서 상태를 기준으로 한 번에 질문 하나에 답하며, 대화 메모리와 사용자 계정 기능은 포함하지 않습니다.

핵심 기능

01YAML 파일 하나로 설정할 수 있으며, 대화형 마법사로 설정 파일을 생성할 수 있습니다.
02DuckDB를 별도 설정 없이 기본값으로 제공하며, 8종의 벡터 데이터베이스를 지원합니다.
03데이터 소스를 실시간으로 감시해 수정 및 삭제 사항을 몇 초 안에 인덱스에 반영합니다.
04선택 기능으로 하이브리드 BM25·벡터 검색, 재순위화, 쿼리 분해, MMR을 제공합니다.
05같은 포트에서 채팅 UI와 REST API를 제공합니다.

활용 사례

파일이 바뀔 때마다 최신 상태를 유지하는 사내 문서 기반 질의응답 도우미를 구축할 수 있습니다.
DuckDB와 무료 로컬 임베더를 사용해 로컬에서 RAG 파이프라인의 프로토타입을 만들 수 있습니다.
기존에 다른 애플리케이션이 사용하는 벡터 데이터베이스에 출처를 인용하는 답변 REST 엔드포인트를 추가할 수 있습니다.

빠른 시작

1
pip으로 패키지를 설치합니다
pip install serviette
2
무료 Pathway 라이선스 키를 설정합니다
export PATHWAY_LICENSE_KEY=...
3
생성된 답변에 사용할 OpenAI API 키를 설정합니다
export OPENAI_API_KEY=sk-...
4
데모를 실행하고 localhost:8989에서 채팅을 엽니다
serviette demo --embedder openai

사용 전 알아둘 점

실행하기 전에 무료 Pathway 라이선스 키가 필요합니다.
한 번에 질문 하나에만 답변하며, 대화 기록, 사용자 계정 또는 호스팅 서비스는 제공하지 않습니다.
기본 로컬 임베딩을 사용하려면 대용량 PyTorch를 설치해야 합니다. CPU build flag를 사용하면 설치하지 않아도 됩니다.

토픽

#rag #vector-database #semantic-search #llm #document-qa #real-time #self-hosted #chromadb #document-search #duckdb

자주 묻는 질문

serviette은(는) 무엇인가요?: 문서 폴더를 8종의 벡터 데이터베이스 중 하나에 인덱싱하고 파일 변경 사항을 반영해 답변을 최신 상태로 유지하는 노코드 RAG 서버입니다. serviette는 YAML 파일 하나로 전체 설정을 관리하는 검색 증강 생성(RAG) 서버입니다. 문서 폴더를 지정하고 벡터 데이터베이스와 임베더를 선택하면, 문서 내용을 바탕으로 답변하고 출처를 인용하는 웹 채팅과 버전 관리 REST API(/api/v1)를 제공합니다.
serviette은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?: serviette은(는) MIT 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
serviette은(는) 아직 유지보수되고 있나요?: 활발히 유지보수 중. serviette의 마지막 커밋은 2026년 10월 16일입니다.
serviette은(는) 어디에 사용할 수 있나요?: 파일이 바뀔 때마다 최신 상태를 유지하는 사내 문서 기반 질의응답 도우미를 구축할 수 있습니다. DuckDB와 무료 로컬 임베더를 사용해 로컬에서 RAG 파이프라인의 프로토타입을 만들 수 있습니다. 기존에 다른 애플리케이션이 사용하는 벡터 데이터베이스에 출처를 인용하는 답변 REST 엔드포인트를 추가할 수 있습니다.
serviette는 어떻게 설치하나요?: pip으로 패키지를 설치합니다: pip install serviette 무료 Pathway 라이선스 키를 설정합니다: export PATHWAY_LICENSE_KEY=... 생성된 답변에 사용할 OpenAI API 키를 설정합니다: export OPENAI_API_KEY=sk-... 데모를 실행하고 localhost:8989에서 채팅을 엽니다: serviette demo --embedder openai
serviette은(는) 어디서 받을 수 있나요?: 소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/pathwaycom/serviette

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