Morphik
Morphik은 고급 검색 및 지식 그래프 기능을 통해 멀티 모달 데이터(텍스트, 이미지, PDF, 비디오)를 처리하여 빠르고 다재다능한 AI 애플리케이션을 지원하는 오픈 소스 AI 네이티브 데이터베이스 및 RAG 시스템입니다.
https://www.morphik.ai/?ref=aipure&utm_source=aipure
제품 정보
업데이트됨:May 27, 2025
Morphik 월간 트래픽 동향
Morphik은(는) 지난달 6.5k회 방문을 기록했으며, 이는 Infinity%의 큰 폭의 성장을(를) 보여줍니다. 저희 분석에 따르면 이러한 추세는 AI 도구 분야의 일반적인 시장 동향과 일치합니다.
과거 트래픽 보기Morphik이란?
Morphik은 원래 DataBridge Core로 알려진 AI 애플리케이션을 위해 특별히 설계된 강력한 오픈 소스 데이터베이스입니다. 개인 지식 기반을 통해 AI 애플리케이션을 구축하려는 조직을 위한 포괄적인 솔루션 역할을 합니다. 이 플랫폼은 비정형 및 멀티 모달 문서를 처리하는 데 탁월하며, 개발자에게 복잡한 기술 문서, 다이어그램, 회로도 및 데이터 시트를 포함한 다양한 유형의 콘텐츠를 수집, 검색, 변환 및 관리할 수 있는 도구를 제공합니다. 호스팅 및 자체 호스팅 옵션을 모두 사용할 수 있는 Morphik은 오픈 소스 특성을 유지하면서 엔터프라이즈급 기능을 제공합니다.
Morphik의 주요 기능
Morphik은 폐쇄형 지식 기반에서 AI 애플리케이션을 구축하기 위해 설계된 오픈 소스 AI 네이티브 데이터베이스 및 RAG(검색 증강 생성) 시스템입니다. 텍스트, 이미지, PDF 및 비디오를 포함한 멀티모달 데이터를 처리하는 데 특화되어 있으며 시각적 콘텐츠 이해 및 지식 그래프 생성을 위한 고급 기능을 제공합니다. 이 시스템은 폴더 범위 지정, 사용자 권한 및 GPU 가속과 같은 엔터프라이즈급 기능을 제공하면서도 수백만 개의 문서에서도 빠른 검색 시간을 유지합니다.
멀티모달 문서 처리: OCR에만 의존하지 않고 텍스트와 이미지를 모두 포함한 전체 페이지를 직접 임베딩하여 복잡한 다이어그램, 회로도 및 시각적 콘텐츠를 더 잘 이해할 수 있도록 합니다.
영구 KV 캐싱: 문서를 한 번 처리하고 LLM의 내부 상태를 향후 사용을 위해 고정하여 컴퓨팅 비용을 크게 줄이고 모델 응답 속도를 높일 수 있습니다.
지능형 연구 에이전트: 여러 도구를 연결하고 문서를 분석하며 지식 그래프를 탐색하여 특정 정보를 찾거나 복잡한 쿼리에 응답할 수 있는 자율 에이전트입니다.
엔터프라이즈급 보안: 안전한 데이터 구성 및 액세스 제어를 위한 내장된 폴더 범위 지정, 사용자 관리 및 세분화된 권한을 제공합니다.
Morphik의 사용 사례
기술 문서 검색: 엔지니어와 연구원이 다이어그램과 회로도가 포함된 복잡한 기술 문서에서 관련 정보를 빠르게 찾을 수 있도록 지원합니다.
연구 논문 분석: 지식 근로자가 대규모 연구 논문 및 보고서 컬렉션에서 통찰력을 분석하고 추출하여 연구 시간을 70% 단축할 수 있도록 돕습니다.
엔터프라이즈 지식 관리: 조직에 내부 문서 및 지식 기반에서 정보를 관리하고 검색하기 위한 안전하고 확장 가능한 솔루션을 제공합니다.
장점
활성 커뮤니티 지원이 있는 오픈 소스
기술 및 도메인별 검색에서 뛰어난 성능
포괄적인 멀티모달 이해 기능
내장된 보안 기능으로 엔터프라이즈에 적합
단점
특정 기능은 오픈 소스 버전에서 사용할 수 없습니다.
pgvector 확장이 있는 PostgreSQL이 필요합니다.
Python 3.12 호환성으로 제한됩니다.
Morphik 사용 방법
필수 구성 요소 설치: macOS에서 Homebrew를 사용하여 PostgreSQL 및 pgvector를 설치합니다. 'morphik'이라는 데이터베이스와 'postgres'라는 슈퍼 유저를 만듭니다. venv, uv 또는 poetry를 사용하여 가상 환경을 설정하여 종속성을 관리합니다.
서버 설정: Morphik 서버를 실행하려면 시작하기 가이드를 따르십시오. morphik-core 저장소 루트의 morphik.toml 파일에서 [api] 섹션을 확인하여 서버가 실행 중인지 확인합니다. http://localhost:8000/docs에서 문서를 액세스합니다.
UI 구성 요소 설치: NVM, Node.js LTS 버전을 설치하고 npm을 업데이트합니다. 'npm run dev'를 실행하여 UI 서버를 시작합니다. http://localhost:3000에서 UI에 액세스합니다.
환경 구성: 비밀 및 API 키에 대한 환경 변수를 설정합니다. morphik.toml 파일에서 모델을 구성합니다. 메모리 제약 조건의 경우 Docker 메모리 할당을 늘리거나 더 작은 모델을 사용하거나 OpenAI API로 전환합니다.
데이터 수집: 문서(텍스트, PDF, 이미지, 비디오)를 Morphik으로 가져옵니다. 시스템은 다이어그램 및 시각 자료의 컨텍스트를 유지하면서 콘텐츠를 자동으로 처리하고 포함합니다.
지식 그래프 생성(선택 사항): 문서 컬렉션을 검토하고 관계 인식 검색을 위한 도메인을 식별합니다. 엔터티 추출 및 해결을 위해 EntityResolver 클래스를 사용합니다. 예제를 사용하여 엔터티 인식을 사용자 정의합니다.
MCP 통합 설정(선택 사항): @morphik/mcp 패키지를 설치하여 Claude와 같은 AI 비서가 Morphik 지식 기반에 액세스할 수 있도록 합니다. 환경에서 MCP 서버를 구성합니다.
시스템 사용: UI, SDK 또는 REST API를 통해 데이터를 쿼리합니다. 더 빠른 응답을 위해 멀티 모달 검색, 메타데이터 추출 및 캐시 증강 생성과 같은 기능을 활용합니다.
Morphik 자주 묻는 질문
Morphik은 비공개 지식을 기반으로 AI 애플리케이션을 구축하기 위한 오픈 소스 멀티 모달 RAG(검색 증강 생성) 플랫폼으로, 사용자가 비정형 및 멀티모달 문서를 수집, 검색, 변환 및 관리할 수 있습니다.
Morphik 웹사이트 분석
Morphik 트래픽 및 순위
6.5K
월간 방문자 수
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전 세계 순위
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트래픽 트렌드: Feb 2025-Apr 2025
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