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해결하는 문제

대량의 로컬 파일 내에 묻혀 있는 특정 정보를 찾는 어려움을 해결합니다. 파일 이름으로만 검색하는 대신, 복잡한 한국어 HWP 파일, PDF, 그리고 OCR을 통한 이미지까지 다양한 문서 형식 내부의 실제 콘텐츠로 검색할 수 있습니다.

작동 방식

애플리케이션이 로컬 폴더를 인덱싱하여 초고속 키워드 및 시맨틱 검색을 가능하게 합니다. 키워드 매칭을 위한 SQLite FTS5와 시맨틱 유사성을 위한 HNSW 기반 벡터 검색을 결합한 하이브리드 방식을 사용합니다. 자연어 질의응답 및 요약과 같은 AI 기능의 경우, 관련 텍스트 청크만 호환 가능한 LLM 제공업체(Gemini 또는 OpenAI 호환 서버 등)로 전송하는 RAG(Retrieval-Augmented Generation)를 사용합니다.

대상 사용자

• 강력하고 개인정보 보호에 중점을 둔 로컬 검색 도구를 찾는 개인.
• 민감한 데이터를 다루며 문서 인덱싱을 완전히 오프라인으로 유지해야 하는 전문가.
• 레거시 HWP 형식 및 스캔된 이미지를 포함한 다양한 파일 유형을 검색해야 하는 사용자.

주요 특징

• 하이브리드 검색: 전통적인 키워드 매칭과 시맨틱 벡터 검색을 결합합니다.
• 로컬 우선 개인정보 보호: 모든 인덱싱, 임베딩 및 OCR이 로컬에서 수행됩니다. AI 기능은 네트워크 통신을 완전히 차단하기 위해 비활성화할 수 있습니다.
• 광범위한 형식 지원: HWP/HWPX, DOCX, XLSX, PDF 및 OCR을 통한 이미지를 지원합니다.
• AI 기능: 외부 LLM API를 통해 자연어 질의응답(출처 인용 포함) 및 문서 요약을 제공합니다.
• 고급 미리보기: 다양한 문서 유형에 대해 원래 레이아웃을 유지하는 내장 뷰어를 포함합니다.