AI 요약관련 정보

• 랭커넥트 클라이언트는 벡터 데이터베이스 관리를 위한 GUI 툴로, 코딩 없이 RAG 시스템을 쉽게 구축하고 관리할 수 있게 돕습니다. 🛠️
• RAG 구축을 위해 랭체인/랭그래프 코딩 대신, GUI 툴로 벡터 DB를 구현하고 MCP(Multi-Collection Proxy)를 통해 클로드 데스크톱이나 커서 같은 상용 서비스와 연동합니다. 🔗
• 사용자별 지식 베이스 관리를 위해 슈퍼베이스(Superbase)를 인증 용도로 활용하며, 무료로 프로젝트 생성이 가능합니다. 🔑
• 랭커넥트 클라이언트 설정은 슈퍼베이스 API 키와 OpenAI API 키를 .env 파일에 입력하고, Docker를 이용해 빌드 및 서버를 구동하는 방식으로 진행됩니다. 🐳
• 클라이언트 UI에서 컬렉션(폴더 개념)을 생성하여 문서를 체계적으로 분류하고 관리할 수 있습니다. 📁
• 문서 업로드 시 청크 사이즈와 오버랩을 설정할 수 있으며, 업로드된 문서의 청크 리스트와 메타데이터를 상세하게 미리 보고 관리할 수 있습니다. 📄
• 시맨틱, 키워드, 하이브리드 등 다양한 검색 방식을 지원하여 업로드된 문서 내에서 효율적인 정보 검색이 가능합니다. 🔍
• make mcp 명령어를 통해 MCP를 설정하고, 생성된 MCP 설정(JSON)을 클로드 데스크톱이나 커서의 개발자 설정에 추가하여 연동합니다. ⚙️
• 클로드 데스크톱에서 MCP 도구를 활용하여 벡터 데이터베이스 기반으로 실시간 질문 답변이 가능하며, 멀티 쿼리 생성 및 출처 표시 기능을 제공합니다. 💬
• 대화 중 생성된 유용한 정보를 벡터 데이터베이스의 특정 컬렉션(예: Personal)에 저장하여 장기 기억 또는 지식 베이스로 활용할 수 있습니다. 💾
• MCP 서버 파일은 공개되어 있어 사용자가 직접 도구를 추가하거나 튜닝하여 커스터마이징할 수 있으며, 미리 정의된 프롬프트를 추가하여 편리하게 사용할 수 있습니다. 💡
• 랭커넥트 클라이언트는 오픈소스 프로젝트로, 현재 PostgreSQL 기반이며 향후 벡터 DB 확장을 계획하고 있으며, 기여와 피드백을 환영합니다. ⭐