henrydaum/second-brain

해결하는 문제

Second Brain은 사용자의 컴퓨터에서 로컬로 실행되는 개인용 AI 보조자로, 파일, 쉘, 로컬 데이터와 상호작용할 수 있게 해줍니다. LLM을 사용하여 다양한 모달리티(텍스트, 이미지, 오디오, 비디오)에서 개인 지식을 관리하고 작업을 자동화하는 통합 인터페이스를 제공하는 것을 목표로 합니다.

작동 방식

이 시스템은 모듈식 에이전트 프레임워크로 작동합니다. LLM 루프를 사용하여 요청을 처리할 수 있으며, 패키지를 통해 확장할 수 있습니다. 주요 구성 요소는 다음과 같습니다:

• 첨부 파일 및 파일 파싱: PDF, 오피스 문서, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 파일 형식을 처리합니다.
• 작업 관리: 경로 기반 및 이벤트 기반 작업을 모두 처리합니다.
• 모듈식 기능: bundle_knowledgebase를 설치하여 RAG(파일 인덱싱 및 검색), bundle_memory를 통해 지속 가능한 마크다운 기반 메모리, bundle_gmail을 통해 이메일 통합 기능을 사용할 수 있습니다.
• 인터페이스: 터미널 REPL, 텔레그램 봇, 또는 전용 React 기반 웹 UI를 통해 접근할 수 있습니다.

대상 사용자

로컬 머신의 데이터에 접근하고 클라우드 기반 서비스에 완전히 의존하지 않고 작업을 수행할 수 있는 강력한 로컬 호스팅 AI 보조자가 필요한 개인 사용자입니다.

주요 특징

• 로컬 실행: Docker 지원을 통해 사용자 기계에서 실행됩니다.
• 확장 가능한 아키텍처: /packages를 통해 기능 번들을 추가하여 에이전트의 능력을 확장할 수 있습니다.
• 다중 모달 지원: 다양한 파일 형식(OCR, 음성 인식, 임베딩 등)을 파싱하고 인덱싱할 수 있습니다.
• 다중 모달 LLM 접근: Atlas Cloud와 같은 제공업체와 통합되어 수백 가지 검증된 모델에 접근할 수 있습니다.
• 유연한 프론트엔드: REPL, 텔레그램, ChatGPT 스타일의 웹 인터페이스를 지원합니다.