Askimo 1.2.0 출시 안내
Askimo 1.2.0은 일상적인 업무에서 AI를 더욱 유용하게 만들기 위한 우리의 노력을 이어갑니다.
이번 릴리스는 Askimo가 사용자의 정보를 이해하고, 규모가 커져도 빠르게 응답하며, 사람들이 생각하고 일하는 방식에 더욱 자연스럽게 어우러지도록 하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 프로젝트 기반 Retrieval Augmented Generation(RAG), 채팅 내 확장된 파일 지원, 개선된 세션 워크플로, 다양한 화면 크기에 대한 더 나은 지원, 유연한 로컬 AI 통합, 그리고 보다 안전한 macOS 설치 경험을 도입합니다.
각 개선 사항은 마찰을 줄이고, AI를 ‘우회해서 사용해야 하는 도구’가 아니라 실제로 도움이 되는 실용적인 도구로 느끼게 하는 것을 목표로 합니다.
프로젝트 기반 RAG: 당신의 지식에 근거한 답변
AI는 질문의 배경이 되는 컨텍스트를 이해할 때 가장 유용합니다.
프로젝트 기반 Retrieval Augmented Generation(RAG)을 통해 Askimo는 일반적인 정보에만 의존하지 않고 사용자 자신의 문서와 지식을 활용해 질문에 답변할 수 있습니다. 이는 의사결정이 내부 컨텍스트, 이력, 제약 조건에 의존할 때 특히 중요합니다.
프로젝트 기반 RAG를 통해 Askimo는 다음을 도와줍니다:
- 실제 파일을 기반으로 한 답변 제공
- 내부 지식을 활용한 더 나은 의사결정
- 여러 대화에 걸친 일관된 컨텍스트 유지
- 대규모 문서 컬렉션에서도 높은 응답성 유지
Askimo는 작은 메모뿐만 아니라 크고 계속 성장하는 지식 베이스에서도 잘 작동하도록 설계되었습니다.
RAG가 없으면 AI 도구는 진정으로 도움이 되기 위한 필수 정보를 놓치는 경우가 많습니다.
예를 들어, 비즈니스 팀이 다음과 같이 질문할 수 있습니다:
“이 제품 출시를 연기해야 할까요?”
내부 계획, 위험 요소, 이전 논의에 접근할 수 없다면 일반적인 AI 도구는 추상적인 조언만 제공할 수 있습니다. 이미 고려된 약속이나 트레이드오프를 이해하지 못하기 때문입니다.
같은 문제는 개인적인 사용에서도 나타납니다.
누군가는 다음과 같이 물을 수 있습니다:
“지금이 이직하기에 적절한 시기일까요?”
개인 목표, 재무 계획, 과거의 고민을 알지 못한다면 답변은 포괄적이고 개인화되지 않을 수밖에 없습니다.
프로젝트 기반 RAG는 Askimo가 응답하기 전에 프로젝트에서 관련 컨텍스트를 검색하도록 함으로써 이러한 문제를 해결합니다. 프로젝트에 기획 문서, 회의 노트, 보고서, 개인 파일이 포함되어 있다면, Askimo는 해당 정보를 참조해 보다 구체적이고 현실에 부합하는 답변을 제공합니다.
Askimo는 프로젝트가 커져도 빠른 성능을 유지하도록 설계되었습니다. jvector를 통한 의미적 이해와 Apache Lucene을 통한 효율적인 인덱싱을 결합하여, 대규모 지식 베이스에서도 눈에 띄는 지연 없이 빠르게 검색하고 관련 컨텍스트를 반환합니다.
이미 가지고 있는 파일로 작업하기
Askimo 1.2.0은 프로젝트를 설정하지 않아도 채팅에서 직접 파일을 첨부할 수 있는 독립적인 기능도 제공합니다.
다음과 같은 파일을 첨부할 수 있습니다:
- Office 문서(Word, Excel)
- OpenOffice 파일
- 이메일
- 리치 텍스트 문서
- 로그 파일 및 텍스트 출력
첨부 후 Askimo는 파일 내용을 읽고 질문에 대한 컨텍스트로 활용합니다.
이를 통해 다음이 쉬워집니다:
- 긴 문서 요약
- 보고서나 이메일의 핵심 포인트 추출
- 스프레드시트 데이터 검토
- 로그 파일이나 기술적 출력 이해
- 다른 곳에 복사하지 않고 후속 질문하기
실제 사용 예시
수 주간의 데이터가 담긴 대용량 Excel 파일과 결과를 설명하는 Word 문서를 받았다고 가정해 보세요.
여러 도구를 열어 수동으로 검토하는 대신, 두 파일을 Askimo에 첨부하고 다음과 같이 질문할 수 있습니다:
- “주요 결과를 요약해 줄 수 있나요?”
- “이 스프레드시트에서 눈에 띄는 트렌드는 무엇인가요?”
- “확인해야 할 이상 값이 있나요?”
Askimo는 파일을 읽고 그 내용에 기반해 답변합니다. 다시 업로드하거나 재설명할 필요 없이 계속 질문할 수 있습니다.
같은 방식으로 PDF 보고서, 이메일 스레드, 빠른 설명이 필요한 로그 파일에도 활용할 수 있습니다.
여러 채팅 세션을 병렬로 활용
Askimo는 하나의 대화로 제한하지 않습니다.
여러 개의 채팅 세션을 동시에 사용하여, 각기 다른 질문이나 방향에 집중할 수 있습니다. 세션들은 동일한 프로젝트 지식을 참조할 수 있어, 컨텍스트를 잃지 않고 병렬로 아이디어를 탐색할 수 있습니다.
예를 들어:
- 하나의 채팅은 큰 그림의 질문에 사용
- 다른 채팅은 세부 사항이나 대안 탐색에 사용
- 별도의 세션은 브레인스토밍이나 후속 작업에 사용
각 대화는 독립적으로 유지되어, 사고의 흐름을 방해하지 않고 주제를 전환할 수 있습니다.
질문을 다듬어 더 나은 답변 얻기
좋은 답변은 종종 질문을 다듬는 과정에서 나옵니다.
Askimo에서는 이전 질문을 수정하여 다시 물을 수 있습니다. 의도를 더 명확히 하거나, 빠진 정보를 추가하거나, 초점을 조정할 때 처음부터 다시 시작할 필요가 없습니다.
이는 완벽함보다는 반복을 장려합니다. 실제로 필요한 답변에 가까워질 때까지 질문을 계속 개선할 수 있습니다.
어떤 화면 크기에서도 더 나은 경험
Askimo 1.2.0은 다양한 화면 크기에 대한 인터페이스 적응을 개선했습니다.
노트북 화면이든 대형 외부 모니터든, Askimo는 이제 보다 자연스럽고 세련되게 화면을 렌더링합니다. 레이아웃, 여백, 콘텐츠는 4K 및 8K 디스플레이를 포함한 고해상도 화면에서도 더 잘 확장됩니다.
이전 버전과 비교해, 특히 긴 대화나 여러 세션을 다룰 때 인터페이스가 더 균형 잡히고 읽기 쉬워졌습니다.
Docker에서 실행되는 AI 모델과 작업하기
Askimo 1.2.0은 Docker에 호스팅된 AI 모델과의 상호작용을 지원합니다.
이미 로컬 Docker 컨테이너에서 AI 모델을 실행하고 있다면, Askimo는 해당 모델에 직접 연결해 사용할 수 있습니다. 모델 배포 방식을 변경하지 않고도 기존 로컬 환경에 Askimo를 쉽게 통합할 수 있습니다.
Docker 기반 AI 지원은 기존 로컬 통합과 함께 작동합니다. Askimo는 이미 Ollama, LM Studio, LocalAI를 지원하며, Docker 지원을 통해 이러한 유연성이 더욱 확장됩니다.
이를 통해 자신의 워크플로에 가장 적합한 구성을 선택할 수 있습니다.
신뢰할 수 있는 더 안전한 macOS 앱
Askimo 1.2.0을 통해 macOS에서의 앱 설치가 더 안전하고 편안해졌습니다.
이제 애플의 검증을 통과하여, Askimo에 악성 코드가 포함되어 있지 않음이 확인되었습니다. 사용자는 설치 과정에서 혼란스러운 보안 경고나 앱 차단, 추가적인 실행 단계 없이 안심하고 설치할 수 있습니다.
Askimo를 다운로드하고, 열고, 자신 있게 사용을 시작할 수 있습니다.
앞으로의 방향
Askimo 1.2.0은 AI를 더욱 실용적이고, 신뢰할 수 있으며, 실제 정보에 기반한 도구로 만드는 작업을 이어갑니다.
프로젝트 기반 RAG, 확장된 파일 지원, 개선된 세션 워크플로, 유연한 AI 통합, 그리고 향상된 UI 스케일링은 Askimo가 일상적인 사용에 더욱 자연스럽게 녹아들도록 돕습니다. 앞으로의 릴리스에서도 이 기반 위에서 계속 발전해 나갈 예정입니다.
항상 Askimo를 사용해 주시고, 그 방향성을 함께 만들어 주셔서 감사합니다.
GitHub에서 Askimo 지원하기
Askimo는 사람들이 AI를 더 효과적으로 활용할 수 있도록 돕기 위해 만들어진 오픈 소스 프로젝트입니다.
Askimo가 유용하다고 느껴지신다면, GitHub 저장소를 방문해 ⭐ 를 눌러 주세요. 여러분의 지원은 프로젝트의 성장을 돕고, 다른 사람들에게 Askimo의 가치를 알리며, 지속적인 개발을 장려합니다.
또한 다음과 같은 방법으로도 참여할 수 있습니다:
- 이슈 보고 또는 개선 사항 제안
- 코드나 문서 기여
- Askimo를 도움이 될 만한 다른 사람들과 공유
오픈 소스 프로젝트는 커뮤니티의 참여로 성장합니다. Askimo를 매일 사용하든, 이제 막 탐색 중이든, 여러분의 피드백과 지원은 큰 힘이 됩니다.