arc53/DocsGPT

DocsGPT – 에이전트, 어시스턴트 및 기업용 검색을 위한 개인 정보 보호 중심 AI

무엇인가요 – DocsGPT는 오픈소스 플랫폼으로, PDF, 워드 파일, 스프레드시트, 웹 페이지, 오디오 녹음 등 문서 컬렉션을 검색 가능한 지식 기반으로 전환하여 대규모 언어 모델(LLM)이 질의할 수 있도록 해줍니다. Flask 백엔드, React/Vite 웹 UI, 사전 구축된 통합(채팅 위젯, Discord/Telegram 봇, API 커넥터)을 제공합니다. 시스템은 온프레미스 또는 클라우드에서 완전히 실행 가능하며, OpenAI, Anthropic, Google 또는 Ollama 또는 llama_cpp를 통해 자체 호스팅 모델을 포함한 원하는 모든 LLM과 호환됩니다.

주요 기능

• 다양한 파일 형식 지원 – PDF, DOCX, CSV, XLSX, EPUB, Markdown, HTML, JSON, PPTX, 이미지 및 오디오(MP3/WAV 등).
• 음성 워크플로우 – 음성을 녹음하고 음성 인식을 통해 텍스트로 변환한 후, 결과 텍스트를 지식 기반에 추가할 수 있습니다.
• 웹 및 데이터 수집 – URL, 사이트맵, Reddit, GitHub에서 콘텐츠를 가져오거나 크롤러를 실행할 수 있습니다.
• 허구 감소된 답변 – 답변에는 원본 문서로 돌아가는 인용 정보가 함께 제공됩니다.
• 실용적인 도구 – API 키는 사용자 설정, 문서, 모델 선택을 연결하며, 채팅 내에서 외부 API를 호출할 수 있습니다(예: 웹훅 트리거, 데이터베이스 쿼리 실행).
• 사전 구축된 통합 – HTML/React 채팅 위젯, 검색 가능한 UI, Discord 및 Telegram 봇 등.
• 모델 유연성 – OpenAI, Anthropic, Google 모델을 플러그인하거나, Ollama 또는 llama_cpp를 통해 자체 모델(BYOM)을 가져올 수 있습니다.
• 기업용 배포 준비 – Docker-compose, Kubernetes 매니페스트, RBAC, OIDC/SSO, OpenTelemetry를 통한 관찰성, 확장 가능한 PostgreSQL 스토리지.

주요 사용 사례

• 회사 전체 지식 어시스턴트 구축: 내부 문서, 정책, 회의 녹음본에서 직원의 질문에 답변.
• 연구 어시스턴트 생성: 학술 논문, 웹 기사, 코드 저장소를 수집하고 출처를 포함한 답변 제공.
• 고객 지원 챗봇 배포: 제품 매뉴얼, 문제 해결 가이드, 지원 티켓을 검색 가능하게 함.
• 음성 기반 어시스턴트 활성화: 말하는 질문을 이해하고 녹음된 회의에서 정보를 검색 가능하게 함.

시작하기

1. 사전 요구 사항 – Docker 설치.
2. 리포지토리 복제 후 제공된 설정 스크립트 실행 (./setup.sh (macOS/Linux) 또는 setup.ps1 (Windows)). 스크립트는 5가지 배포 옵션(공개 API, 로컬 모델, 클라우드 제공업체 등)을 안내하고 .env 파일을 생성합니다.
3. 설정 후 Docker Compose로 스택을 시작하고 브라우저에서 http://localhost:5173을 엽니다.
4. UI를 사용해 문서 업로드, LLM 제공업체 설정, 채팅 시작.

아키텍처 개요

• 백엔드 – 문서 인제스트, 벡터 스토어 인덱싱, LLM 요청 라우팅을 처리하는 Flask 앱(docsgpt 패키지).
• 프론트엔드 – 반응형 채팅 및 관리 인터페이스를 제공하는 Vite로 구축된 React UI.
• 확장 기능 – 선택적 위젯 및 통합(예: Chatwoot, Discord 봇).
• 배포 – Docker 이미지, Kubernetes 매니페스트, 로컬 개발용 스크립트.

라이선스 – MIT (허용성 높고 상업적 이용에 적합).

커뮤니티 및 지원 – 공개 Discord, 문서 사이트, 빠른 시작 가이드, 기업용 "라이트하우스 프로그램"(직접 지원과 로드맵 영향력 제공).

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위 모든 정보는 리포지토리의 README에서 직접 인용되었습니다.