2026년 9월 18일

지식 인덱싱

사용자가 올린 문서가 AI 검색에 사용할 수 있는 상태인지 확인합니다. 여기서 만든 검색 데이터는 AI가 관련 문서를 찾아 답변하는 RAG에 사용됩니다.

지식 인덱싱

인덱싱 요약

현재 인덱싱 상태를 한눈에 확인합니다.

항목	설명
대기 갱신	새로 만들거나 수정한 파일이 AI 검색에 반영되기를 기다리는 상태
대기 삭제	삭제한 파일의 검색 데이터가 정리되기를 기다리는 상태
대기 임베딩	문서에서 글자를 읽었으며 AI 검색 데이터로 만들기를 기다리는 상태
임베딩 수	현재까지 완료된 임베딩 총 개수
인덱싱 모드	AI 검색 데이터를 만들 파일의 범위 (예: 전체 인덱싱)
임베딩 제공자	사용 중인 AI 임베딩 모델 (예: Ollama bge-m3:latest / 1024d)
실행 포함 루트	인덱싱 대상 경로
팀 체크포인트	팀 폴더를 마지막으로 확인한 시각
클라이언트 체크포인트	개인 폴더를 마지막으로 확인한 시각
마지막 새로고침	상태 마지막 갱신 시각

자동 새로고침을 켜두거나 새로고침 버튼으로 현황을 수동으로 갱신할 수 있습니다.

인덱싱을 시작하기 전에 아래 필수 설정을 확인하세요. 각 버튼을 누르면 해당 설정으로 이동합니다.

필수 설정	확인할 내용	이동
AI 런타임	Ollama, LM Studio 등 인덱싱에 사용할 AI 런타임을 선택하고 연결 상태를 확인합니다.	AI 런타임 설정하기
비전 모델(VL)	PDF와 이미지의 내용을 읽을 비전 모델을 AI 모델 중에서 선택합니다.	비전 모델 설정하기
AI 벡터 DB	벡터 스토리지를 Local(SQLite), Milvus, Qdrant 등에서 선택하고 연결 정보를 설정합니다.	AI 벡터 DB 설정하기
임베딩 모델	문서를 검색용 벡터로 변환할 모델을 선택합니다. (예: `bge-m3`)	임베딩 모델 설정하기

AI 런타임에서 사용하는 비전 모델과 임베딩 모델은 선택만으로 설치되지 않습니다. 인덱싱을 시작하기 전에 각 모델을 해당 AI 런타임에 다운로드하세요.

언제 검색 데이터를 만들지, 어느 폴더의 문서를 AI 검색에 사용할지 정합니다.

전체 지식 인덱싱 기능을 켜거나 끕니다.

항목	설명	기본값
인덱싱 모드	인덱싱 범위 및 방식 선택	전체 인덱싱
대기 시간(분)	파일 변경 감지 후 인덱싱 시작까지 대기하는 시간	20
최대 동시 작업 수	동시에 처리할 수 있는 인덱싱 작업 수	1
워커 실행 허용	끄면 변경된 파일은 계속 찾지만 AI 검색 데이터는 만들지 않습니다.	활성
고부하 시 자동 일시정지	서버 사용량이 높으면 인덱싱을 잠시 멈추고, 서버가 안정되면 다시 시작합니다.	활성
부스트 모드	파일이 바뀌면 5초 안에 인덱싱을 시작하고 밀린 작업도 즉시 처리합니다. 빠르게 반영하고 싶을 때 활성화합니다.	비활성
허용 시간대	인덱싱을 허용할 시간대를 지정합니다. 비워두면 언제든 인덱싱합니다. (예: 01:00-06:00)	제한 없음

인덱싱할 폴더 경로를 지정합니다. 비워두면 전체 경로가 대상입니다.

예시:

/@team/docs
/@client/projects

문서를 검색 데이터로 바꾸는 AI 모델을 선택합니다.

제공자	설명
Ollama	로컬에 설치된 Ollama 모델을 사용합니다. (예: bge-m3:latest)
ONNX Local CPU	CPU 기반으로 로컬에서 실행되는 ONNX 모델을 사용합니다.
ONNX Local GPU	GPU 가속을 사용하는 로컬 ONNX 모델을 사용합니다.
Remote API	외부 API를 통해 임베딩 모델을 사용합니다.

모델이 설치되어 있지 않은 제공자는 사용 가능한 모델 없음으로 표시됩니다.

항목	설명
디멘전(차원) 크기	AI 모델이 사용하는 검색 데이터의 크기입니다. 선택한 모델에 맞춰 자동으로 설정됩니다. (예: 1024)
PDF/이미지 추출 전략	PDF와 이미지에서 글자를 읽는 방법을 선택합니다. `VL 우선, 실패 시 OCR`은 먼저 이미지 이해 AI를 사용하고, 실패하면 문자 인식을 사용한다는 뜻입니다.

글자를 읽을 PDF와 이미지 파일의 확장자 또는 경로 규칙을 입력합니다.

예시:

*.pdf, *.png, image/**/*

처리하지 않을 PDF와 이미지 파일의 확장자 또는 경로 규칙을 입력합니다. 비워두면 위에서 포함한 파일을 모두 처리합니다.

예시:

thumbs.db, *.gif, cache/**

각 팀이나 개인 저장 공간별로 자료들이 AI에게 전달되기 위해 얼마나 대기 중인지 확인합니다.

스페이스(team/client)와 사용자 기준으로 검색할 수 있으며, 대기 갱신 수 기준으로 정렬할 수 있습니다.

항목	설명
스페이스	팀 공간(team) 또는 개인 공간(client) 구분
사용자	개인 공간의 경우 해당 사용자
대기 갱신	새로 만들거나 수정한 파일이 AI 검색에 반영되기를 기다리는 상태
대기 삭제	삭제한 파일의 검색 데이터가 정리되기를 기다리는 상태
대기 임베딩	문서에서 글자를 읽었으며 AI 검색 데이터로 만들기를 기다리는 상태
임베딩 수	완료된 임베딩 총 개수

AI 검색 데이터가 모델별로 얼마나 만들어졌는지 확인합니다. 원본 문서로 AI 모델을 새로 학습시키는 기능은 아닙니다.

개수 기준으로 정렬해 모델별 검색 데이터 규모를 비교할 수 있습니다.