다섯 가지 파일 형식, 하나의 컬렉션
텍스트, Markdown, CSV, Word(.docx), PDF입니다. 창 어디에나 파일을 끌어다 놓으면 추가되고, 사이드바에서 컬렉션을 만들어 통째로 채팅에 첨부할 수 있습니다.
Documents
나만의 텍스트, Markdown, CSV, Word, PDF 파일을 컬렉션에 추가하고, 채팅에 첨부해서 질문하세요. Conduit는 의미와 정확한 단어, 두 가지 방식으로 동시에 검색하고, 모든 답변이 근거로 삼은 파일의 이름을 밝힙니다 — 하나를 클릭하면 구절 자체를 읽을 수 있습니다.
문제
내 파일에 대해 어시스턴트에 무언가를 물으면, 실제로 중요한 문단을 읽었는지, 오래된 초안을 읽었는지, 아무것도 읽지 않았는지 확인할 방법 없이 자신 있게 답합니다. 매번 관련 페이지를 손으로 채팅창에 붙여넣는 것은 워크플로가 아닙니다. 답을 신뢰할 수 없는 상황을 우회하는 임시방편일 뿐입니다.
Documents가 주는 것
내 파일을 제대로 검색하고, 매번 소스로 돌아갈 길을 남겨 둡니다.
텍스트, Markdown, CSV, Word(.docx), PDF입니다. 창 어디에나 파일을 끌어다 놓으면 추가되고, 사이드바에서 컬렉션을 만들어 통째로 채팅에 첨부할 수 있습니다.
벡터 검색과 SQLite 전체 텍스트 검색이 같은 구절 위에서 함께 실행되어 하나의 순위로 합쳐집니다 — 그래서 다르게 표현된 질문과 정확한 한 단어에 좌우되는 질문 둘 다 잡아냅니다.
색인은 대화와 같은 로컬 SQLite 데이터베이스에 평범한 행으로 존재합니다 — 따로 설치하거나, 호스팅하거나, 백업할 벡터 데이터베이스가 없습니다.
작동 방식
모든 과정이 Conduit 안에서 일어납니다 — 파일을 먼저 제3자 색인 서비스로 내보낼 필요가 없습니다.
사이드바에서 Documents를 열고 컬렉션을 만드세요. 창 어디에나 파일을 끌어다 놓아 추가하거나, 텍스트, Markdown, CSV, Word, PDF 파일을 한 번에 하나씩 추가하세요.
그 대화의 composer에서 컬렉션을 고르세요. 특정 제공업체로 처음 색인할 때, Conduit는 무엇이든 전송하기 전에 동의를 구합니다.
답변은 검색한 파일을 질문 아래 칩으로 이름을 밝힙니다. 칩을 클릭하면 요약이 아니라 사용한 정확한 구절이 열립니다.
실제 예시
어느 엔지니어링 팀은 하나의 컬렉션에 파일 네 개를 넣어 둡니다: 아키텍처 개요, 인증 설계 노트, 동기화 적체 런북, API 레퍼런스입니다. 새로 합류한 팀원이 클라이언트가 사용자를 로그아웃시키기 전에 인증을 왜 두 번 재시도하는지 묻습니다.
Conduit는 네 문서를 한 번에 검색합니다 — 의미로 검색하므로 "리프레시 경합"이라는
말을 쓰지 않은 질문도 그에 대한 단락을 찾아내고, 정확한 단어로도 검색하므로
409 refresh_reused 같은 오류 코드가 직접 걸립니다. 답변은 근거로 삼은
파일의 이름을 밝히고 설계 노트를 바탕으로 두 번의 재시도를 모두 설명합니다.
인용된 파일을 클릭하면 요약이 열리지 않습니다. 답변이 사용한 실제 구절이, 디스크상의 파일 경로와 함께 그 위에 열립니다 — 그래서 답을 확인하는 데 원본 문서를 뒤질 필요 없이 클릭 한 번이면 됩니다.
Documents 작동 방식, 문서에서 보기데이터가 가는 곳
파일을 색인하는 것과 그것에 대해 질문하는 것은 서로 다른 것을, 서로 다른 곳으로 보냅니다.
| 단계 | 전송 대상 |
|---|---|
| OpenAI, Gemini, OpenRouter로 색인 | 그 제공업체가 문서의 전체 텍스트를 한 번 받습니다 |
| Ollama로 색인 | 어디에도 가지 않음 — 임베딩은 사용자의 컴퓨터에서 실행됩니다 |
| 질문하기 | 채팅 제공업체가 검색된 구절을 프롬프트의 일부로 받습니다 |
Anthropic은 임베딩 API를 제공하지 않으므로 Claude는 절대 색인 선택지가 되지 않습니다 — 채팅 선택지일 뿐입니다. Conduit가 만드는 이 흐름만이 아닌 모든 네트워크 흐름은 개인정보 페이지를 참고하세요.
제한 사항
.docx), PDF입니다. 이들 파일을 Conduit 창에 끌어다 놓으면 컬렉션에 추가되고, 사이드바의 Documents 항목에서 한 번에 하나씩 추가할 수도 있습니다. OCR 단계는 없으므로 텍스트 레이어가 없는 스캔 PDF는 읽을 수 없습니다 — 그냥 텍스트가 나오지 않을 뿐입니다.관련 콘텐츠
텔레메트리도, 계정도 없이 로컬 저장 — 그리고 문서 임베딩과 검색에 대한 같은 유의 사항까지 낱낱이.
프라이버시 알아보기 로컬 모델 사용자를 위해채팅에도, 임베딩 단계에도 Ollama나 LM Studio를 — 내 파일을 완전히 온디바이스로 검색하는 방법입니다.
로컬 모델 알아보기 AI를 많이 쓰는 사람을 위해채팅 제공업체에도, 문서를 임베딩하는 서비스에도 각각 나만의 키를 쓰세요.
BYOK 알아보기무료 오픈소스이며, 첫 컬렉션을 만들기 전부터 내 컴퓨터에서 실행됩니다.
Release candidate입니다. 설치 프로그램은 아직 OS 코드 서명이 되어 있지 않아 첫 실행 시 SmartScreen이나 Gatekeeper 경고가 뜰 수 있습니다.