공유 Zotero 라이브러리를 위한 프라이빗 배포 — 자체 인덱스, 자체 하드웨어, 자체 모델. 1만 건 이상의 문서를 다루고 데이터 보관 위치에 규정이 있는 팀을 위한 구성입니다.
하나의 엔진으로 개인 라이브러리부터 1만 건 코퍼스까지. 측정 환경은 MacBook Pro(Intel Core i9) + macOS 14.3.1이며 서버가 아닙니다.
인덱스와 검색이 모두 사내 네트워크 안에서 동작합니다. 외부 모델을 지정하지 않는 한 라이브러리 내용이 외부로 나가지 않습니다.
내장 로컬 모델, Ollama, 또는 임의의 OpenAI 호환 엔드포인트(vLLM, LM Studio, llama.cpp)를 자체 하드웨어에서 실행합니다. 필요하면 완전 오프라인으로도 동작합니다.
연구자는 기존 Zotero 워크플로를 그대로 씁니다. PDF, 색상으로 구분한 주석, 태그, 독립 노트가 모두 제자리에 남습니다.
각 연구자가 자신의 동기화된 Zotero 라이브러리에 대해 로컬에서 PapersGPT를 실행합니다. 서버가 필요 없습니다.
한 대의 머신이 공유 라이브러리를 한 번 인덱싱하고, 팀 전체가 같은 인덱스를 조회합니다.
인덱스, 검색, 모델이 모두 인터넷에 연결되지 않은 머신에서 동작합니다.
아니요. 인덱싱과 검색은 로컬에서 이루어집니다. 외부 모델을 설정한 경우에만 내용이 나가며, 대신 사내 추론 서버를 지정할 수 있습니다.
네. 내장 로컬 모델, Ollama, 자체 호스팅 OpenAI 호환 엔드포인트 모두 인터넷 없이 동작합니다.
노트북에서 약 10,000건 / 42GB 인덱스를 7분에 만들고, 평균 검색 시간은 약 20ms입니다. 자세한 내용은 성능 보고서를 참고하세요.
연구실, 학과 또는 기업 라이브러리에서 사용하시나요? 전용 인덱스, 자체 모델, 연간 라이선스 기반의 프라이빗 배포를 지원합니다.
