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해결하는 문제

Quivr는 개인용 AI 어시스턴트(2차 뇌)를 빠르게 구축할 수 있는 간편한 방법을 제공합니다. 이 어시스턴트는 사용자의 개인 문서를 기반으로 질문에 답변할 수 있습니다. RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 처음부터 설정하는 복잡성을 제거하여, 개발자가 애플리케이션에 지식 기반을 빠르게 통합할 수 있도록 합니다.

작동 방식

Quivr는 YAML 파일을 통해 워크플로우(예: 이력 필터링, 쿼리 재작성, 검색)를 정의할 수 있는 RAG 파이프라인을 사용합니다. OpenAI, Anthropic, Mistral, Gemma 등 다양한 LLM과 Ollama를 통해 로컬 모델도 지원합니다. PDF, TXT, Markdown 등 다양한 파일 형식을 인제스트할 수 있으며, 인터넷 검색 및 외부 도구 추가와 같은 검색 전략도 사용자 정의 가능합니다.

대상 사용자

RAG 파이프라인의 복잡한 세부 사항을 관리하지 않고도 프로젝트에 문서 기반 AI 어시스턴트를 추가하고 싶은 개발자들입니다.

주요 특징

• 의도적인 RAG: 빠른 배포를 위한 빠르고 효율적인 사전 구축된 RAG 구현체.
• 유연한 LLM 지원: 여러 주요 AI 제공업체 및 로컬 모델과 호환.
• 넓은 파일 호환성: PDF, TXT, Markdown을 지원하며, 사용자 정의 파서 추가 가능.
• 구성 가능한 워크플로우: YAML 설정 파일을 통해 RAG 프로세스를 정의 가능.
• Megaparse 통합: 파일 인제스트를 강화하기 위해 Megaparse와 연동 가능.