kamjin3086/chatless

해결하는 문제

chatless는 로컬 우선 데스크톱 AI 채팅 클라이언트로, 사용자가 다양한 AI 모델과 상호작용하면서 데이터를 로컬에 저장하여 개인정보를 보호할 수 있습니다. 클라우드 기반 서비스와 로컬 모델 런타임을 모두 지원하여 단일 AI 제공업체에 의존할 필요가 없습니다.

작동 방식

Tauri 2.0과 Next.js로 구축된 이 애플리케이션은 여러 AI 백엔드의 통합 인터페이스 역할을 합니다. OpenAI, Anthropic, DeepSeek 같은 클라우드 제공업체나 Ollama, LM Studio 같은 로컬 런타임에 연결됩니다. 응답을 향상시키기 위해 문서(PDF, Word, Markdown)를 파싱하고 벡터 검색을 사용하여 상황에 맞는 답변을 제공하는 로컬 RAG(검색 증강 생성) 시스템을 구현합니다.

대상 사용자

AI 워크플로우에 전문적이고 개인정보 보호에 중점을 둔 데스크톱 인터페이스를 원하는 사용자, 특히 클라우드 LLM과 로컬 모델을 결합하고 RAG를 통해 자체 지식 기반을 관리해야 하는 사용자에게 적합합니다.

주요 기능

• 다중 제공업체 지원: 클라우드 API와 로컬 모델 간의 원활한 전환.
• 로컬 RAG 지식 기반: 문서 파싱 및 벡터 검색으로 더 정확하고 근거 있는 응답 제공.
• 비전 지원: 비전 가능 모델을 사용하여 이미지 분석 기능.
• MCP 프로토콜 통합: 타사 도구 통합을 통해 클라이언트 기능 확장.
• 프롬프트 관리: WebDAV를 통해 프롬프트를 저장, 재사용, 동기화하는 도구.
• 로컬 우선 저장: 모든 사용자 데이터는 SQLite를 사용하여 로컬에 저장되어 최대한의 개인정보 보호를 보장.