문서를 넣으면 스스로 정리되는 개인 지식 베이스를 만듭니다
PDF나 웹페이지를 앱에 넣기만 하면, LLM이 내용을 읽고 서로 연결된 위키 페이지를 자동으로 만들어 줍니다. 매번 질문할 때마다 처음부터 답을 찾는 대신, 한 번 정리된 지식을 계속 유지하며 업데이트하는 방식입니다. 복잡한 설정 없이 내 문서들이 체계적인 지식 네트워크로 변하는 과정을 지켜볼 수 있습니다.
한 번에 정리하고 계속 유지하는 방식
기존의 검색 증강 생성(RAG) 방식은 질문할 때마다 원본 문서를 다시 찾아서 답을 만들어야 합니다. 이 앱은 LLM이 문서를 읽을 때 바로 구조화된 위키 페이지를 생성하고, 이후 새로운 문서가 들어오면 기존 지식을 수정하거나 연결하는 방식으로 작동합니다. 이렇게 만들어지는 지식은 앱 재시작 후에도 그대로 유지되며, 사용자가 직접 편집할 수 있는 형태로 저장됩니다. 특히 두 단계의 사고 과정을 거치며 먼저 내용을 분석한 뒤 페이지를 생성하므로, 출처가 명확하고 논리적인 구조를 갖춘 문서가 만들어집니다.
지식 그래프와 자동 연구 기능
단순한 문서 나열을 넘어, 페이지들 사이의 관계를 시각화하는 지식 그래프를 제공합니다. 직접적인 링크, 공유 출처, 공통 이웃 등을 분석해 관련성이 높은 페이지들을 자동으로 클러스터링하고, 예상치 못한 연결이나 지식의 공백을 찾아냅니다. 발견된 공백에 대해 웹 검색을 통해 추가 자료를 찾아와 위키에 자동으로 통합하는 심층 연구 기능도 내장되어 있습니다. 사용자가 직접 검색어를 입력하지 않아도, LLM이 맥락을 파악해 최적의 검색 주제를 제안하고 결과를 정리해 줍니다.
다양한 문서 형식과 브라우저 확장 지원
PDF, 워드, 엑셀, 파워포인트, 전자책(EPUB/MOBI) 등 다양한 형식의 문서를 지원하며, 이미지나 웹 클립도 포함됩니다. Chrome 브라우저 확장 프로그램을 설치하면 웹페이지를 한 번의 클릭으로 캡처해 지식 베이스에 바로 추가할 수 있습니다. 문서에서 추출된 이미지는 비전 LLM을 통해 설명을 붙여 검색 결과에 함께 표시되며, 원본 위치로 바로 이동할 수 있습니다. 모든 처리 과정은 로컬에서 이루어지며, 필요한 경우에만 외부 LLM API를 호출합니다.
설치와 요구 사항
macOS, Windows, Linux용 미리 빌드된 바이너리를 릴리스 페이지에서 다운로드해 설치할 수 있습니다. 소스에서 직접 빌드하려면 Node.js 20 이상, Rust 1.88 이상, 그리고 protoc이 필요합니다. 브라우저 확장 프로그램은 Chrome의 개발자 모드에서 '압축 해제된 확장 프로그램 로드'를 통해 extension/ 폴더를 선택해 설치합니다. 앱은 Tauri v2 기반으로 만들어져 크로스 플랫폼 환경을 지원하며, GitHub Actions를 통해 자동화된 빌드가 제공됩니다.
사용 전 확인 사항
이 도구는 LLM API 키가 필요하며, OpenAI, Anthropic, Google, Ollama 등 다양한 프로바이더를 지원합니다. 벡터 검색은 선택 사항이며, 활성화할 경우 LanceDB와 OpenAI 호환 엔드포인트가 필요합니다. README는 특정 LLM 모델에 대한 성능 비교나 구체적인 비용 데이터를 제공하지 않으므로, 자신의 사용 패턴에 맞는 모델을 선택해야 합니다. 또한, 문서의 민감도가 높다면 로컬 LLM(Ollama 등)을 구성하여 데이터가 외부로 나가지 않도록 설정하는 것이 좋습니다.
