AI 지식 베이스
팀을 위한 AI 지식 베이스 도구와 검색 실무. 사적 배포, 권한, 커넥터, 검색 증강을 다룬다.
기업 지식 베이스에서 중요한 것은 문서를 넣는 일이 아니라, 사람이 그 답을 믿을 수 있느냐다. 이 글에서는 청크 분할·검색·컨텍스트 조립의 흐름을 따라 AnythingLLM이나 Glean 같은 도구가 흩어진 문서를 출처가 달리고 권한을 지키는 답변으로 어떻게 바꾸는지 살펴본다.
Otter.ai 3억 2,000만 달러 조달: 지분 희석은 없지만 원금과 이자를 갚아야 한다
Otter.ai는 2026년 10월 20일 Business Wire를 통해 배포한 보도자료에서 General Catalyst의 Customer Value Fund로부터 3억 2,000만 달러 규모의 성장 자금 조달을 완료했다고 발표했다. 공동 창립자이자 CEO인 Sam...
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텍스트 청킹이란? 너무 잘게 자르면 답이 빠지고, 너무 크면 엉뚱해진다
텍스트 청킹은 긴 문서를 작은 조각으로 잘라 지식 베이스에 저장하는 방식입니다. 책 한 권, 계약서, 도움말 전체를 모델에 통째로 넣는 대신 수백 자에서 천 자 정도의 덩어리로 나누고 각각 벡터화한 뒤, 질문이 오면 가장 관련 있는 조각만 꺼내 모델이 답하게 합니다. ...
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Databricks 문서 인텔리전스 API 정식 출시: 계약서와 청구서, 도착 즉시 읽는다
Databricks 문서 인텔리전스의 실시간 REST API가 Databricks 공식 블로그 발표대로 2026년 10월 14일 정식 출시(GA)됐다. 문서 파싱, 분류, 필드 추출 API가 프리뷰를 마쳤고, 라우팅 결정을 담당하는 API는 베타로 함께 공개됐다. 상태...
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텐센트 클라우드 TeamAI 오픈소스 공개: 팀의 Skill과 경험을 하나의 Git 저장소에
텐센트 클라우드 TeamAI가 2026년 10월 10일 공식적으로 오픈소스로 공개됐다. 텐센트가 내부에서 사용해 온 팀 AI 협업 도구로, Skill, 작업 규범, 도구 설정, 프로젝트 지식을 하나의 Git 저장소에 모아 코드처럼 리뷰하고 업데이트하며 버전을 관리한 뒤...
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Docling 쓸 만한가? PDF를 대형 모델에 넣기 전에 판형이라는 관문부터 보기
Docling이 푸는 문제는 PDF를 대형 모델에 넣기 전에 가장 얕보기 쉬운 관문, 판형입니다. 평범한 추출 도구는 PDF를 문자 순서대로 쏟아 내서, 2단 문서는 행을 건너 읽히고, 표는 무너지고, 제목과 본문이 섞입니다. 뒤의 모델이 아무리 똑똑해도 어지러운 텍스...
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Crawl4AI, 쓸 가치가 있을까? 웹을 모델에 먹이기 전 따질 세 가지 비용
Crawl4AI는 웹페이지를 깨끗한 마크다운으로 변환하는 오픈소스 Python 라이브러리입니다. 웹을 대형 모델에 넣기 전의 번거로운 단계, 즉 내비게이션과 광고와 스크립트로 가득한 생 페이지를 그대로 검색 파이프라인이나 프롬프트에 넣어 한도와 노이즈를 낭비하는 문제를...
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Khoj, 직접 호스팅할 가치가 있을까? 개인 지식 베이스에 두 번째 뇌를 달기 전 따질 세 가지 비용
Khoj가 하려는 일은 분명합니다. 컴퓨터 곳곳에 흩어진 문서, 노트, 웹페이지를 질문하면 내 자료에서 답을 찾아 주는 개인 지식 베이스로 바꾸는 것입니다. GitHub에서 약 3.5만 개의 스타를 받아 개인 지식 관리 분야에서 가장 주목받는 오픈소스 중 하나입니다. ...
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AI 노트 도구, 어떻게 고를까? 학생, 직장인, 헤비 기록자에게 같은 도구는 맞지 않는다
AI 노트 도구를 고를 때는 기능 수부터 비교하지 말고, 내가 누구인지, 평소 무엇을 기록하는지부터 봐야 합니다. 학생, 직장인, 기록을 많이 남기는 사람의 필요는 같지 않습니다. 자료를 근거로 답하고 논문을 쓰는 사람, 동료와 문서를 함께 고치는 사람, 기록을 오래 ...
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