VectifyAI/OpenKB

OpenKB: Open LLM Knowledge Base

What it solves

OpenKB는 조각난 비구조화 문서를 구조화되고 상호 연결된 위키 스타일 지식 베이스로 변환합니다. 전통적인 RAG가 각 질의마다 정보를 처음부터 검색하는 것과 달리, OpenKB는 지식을 지속적이고 진화하는 위키에 컴파일하여 요약, 개념, 엔터티가 자동으로 합성·교차 참조되며 시간이 지남에 따라 지식이 누적됩니다.

How it works

OpenKB는 두 층 아키텍처를 사용합니다: 위키 기반과 제너레이터.

  1. Wiki Foundation: 짧은 파일은 markitdown으로, 긴 문서(PDF ≥ 20 페이지)는 PageIndex로 처리하여 입력 문서(PDF, Word, PPT, URL 등)를 계층 트리 인덱스로 만듭니다. 이후 LLM이 이를 Markdown 파일로 컴파일해 요약, 개념 페이지, 엔터티 페이지(인물, 조직, 장소, 제품)를 Google OKF 사양에 따라 생성합니다.
  2. Generators: 이 도구들은 컴파일된 위키를 읽어 query와 chat을 통한 근거 있는 답변, visualize를 통한 인터랙티브 3D 지식 그래프, 그리고 Skill Factory를 통한 포터블 에이전트 스킬 등 특정 출력을 생성합니다.

Who it’s for

다양한 포맷의 방대한 복합 정보를 관리해야 하는 사용자와, 개인 지식 베이스를 기반으로 특화된 재배포 가능한 AI 에이전트 스킬을 만들고자 하는 개발자를 위해 설계되었습니다.

Highlights

  • Vectorless Retrieval: 전통적인 벡터 데이터베이스 대신 PageIndex 기반의 추론 트리 인덱스를 사용합니다.
  • Obsidian Compatibility: 위키는 일반 Markdown 파일과 wikilinks 형태로 저장되어 Obsidian과 네이티브 호환됩니다.
  • Skill Factory: 지식을 포터블 스킬로 정제하여 Claude Code, Codex, Gemini 등 에이전트에 설치할 수 있습니다.
  • Multi-modal Support: 그림, 표, 이미지 등을 검색하고 이해할 수 있습니다.
  • Broad Format Support: PDF, Word, Markdown, PowerPoint, HTML, Excel, CSV, URL을 지원합니다.