Kiln-AI/Kiln

Kiln – AI 제품 구축을 위한 로컬 우선 워크벤치

소개 – Kiln은 데스크톱 애플리케이션(Mac/Windows/Linux)이자 MIT 라이선스가 적용된 Python 라이브러리(kiln‑ai)입니다. 이 도구는 AI 개발 루프 전체를 포괄하는 것을 목표로 합니다. 평가 제품군 생성, 프롬프트 및 모델 선택 자동 최적화, RAG(검색 증강 생성) 파이프라인 구축, 멀티 에이전트 시스템 구성, 합성 데이터 생성 및 모델 미세 조정이 가능합니다. 이러한 모든 단계는 Git 저장소와 동기화되는 그래픽 UI를 통해 수행하거나, 라이브러리 또는 REST API를 통해 프로그래밍 방식으로 실행할 수 있습니다.

주요 기능

기능	수행 가능한 작업 (README 설명 기준)
Eval Builder	평가 데이터셋(합성 데이터 포함)을 자동 생성하고 사용자 정의 평가 기준을 정의합니다. 약 10분 만에 전체 평가 제품군을 생성합니다.
Auto‑Optimize	프롬프트 변형, 모델 선택, 도구/기술 구성 및 하위 에이전트 설정을 검색하여 정의된 평가 지표에 대해 최상의 성능을 내는 조합을 찾습니다.
AI Assistant	개선 사항 제안, 평가 생성 및 실험 실행을 수행하는 “AI 데이터 과학 파트너”(Pro 티어에서 사용 가능).
RAG	다양한 유형의 문서(PDF, 이미지, 비디오, 오디오)를 드래그 앤 드롭하여 검색 가능한 인덱스를 구축하고 RAG 전용 평가를 자동 생성합니다.
Sub‑agents	각 하위 에이전트가 고유한 컨텍스트 윈도우를 갖는 계층적 에이전트 구조를 구축합니다.
Synthetic Data Generation	평가 또는 미세 조정을 위한 데이터를 몇 분 만에 생성합니다.
Fine‑Tuning	Fireworks, Together, Vertex와 같은 공급자를 통해 60개 이상의 모델(예: Qwen, Llama, GPT, Gemini)에 대한 노코드 미세 조정을 제공하며, 서버리스 배포를 포함합니다.
Python library (kiln‑ai)	데스크톱 앱을 구동하는 동일한 엔진으로, 노트북, 스크립트 또는 프로덕션 서비스에서 사용할 수 있습니다.
Model catalog	OpenAI, Anthropic, Gemini, Bedrock, Ollama, OpenRouter, Fireworks, Groq 등 다양한 공급자의 190개 이상의 모델을 테스트했습니다.
Collaboration	Git 네이티브 동기화를 통해 비기술직 팀원도 코드를 건드리지 않고 출력을 평가하거나, 데이터를 추가하거나, 회귀 문제를 표시할 수 있습니다.
Local‑first / offline	사용자 기기에서 실행됩니다. 자체 API 키를 사용하거나 Ollama를 통해 완전히 오프라인 상태에서 모델을 사용할 수 있습니다.

대상 사용자 – SaaS 플랫폼에 종속되지 않고 LLM 기반 제품을 반복적으로 개발하기 위한 통합된 오픈 소스 환경을 원하는 팀. 제품 관리자, 주제 전문가, QA 및 엔지니어를 대상으로 합니다.

시작하기 – 데스크톱 앱을 다운로드(원클릭 설치 프로그램)하거나 pip install kiln-ai를 통해 라이브러리를 설치하세요. 문서에는 작업 생성, 평가 실행, 프롬프트 최적화 과정을 안내하는 5분 퀵스타트 가이드가 제공됩니다.

라이선스 및 가용성 – 핵심 Python 라이브러리와 REST 서버는 MIT 라이선스입니다. 데스크톱 앱의 소스는 “소스 공개”(source‑available) 페어 코드 모델로, 개인은 무료로 사용할 수 있습니다. 유료 “Kiln Pro” 티어는 AI Assistant, Auto‑Optimize 및 Eval Builder 기능을 추가하지만, 기본 앱은 완전히 기능합니다.

커뮤니티 – 협업을 위해 Discord, 뉴스레터, GitHub issues 및 기여 가이드가 제공됩니다.

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위의 모든 정보는 저장소의 README에서 직접 가져온 것입니다.