핵심 개념: Spaces
Knowledge Spaces(줄여서 Spaces)는 Rephlo의 문서 기반 컨텍스트 저장소입니다. 이를 통해 특정 프로젝트, 문서, 스타일 가이드에 대해 AI를 "학습"시킬 수 있습니다. Space가 활성화되어 있으면 Rephlo는 그곳에서 정보를 검색하여 사용자의 파일에 근거한 답변을 생성합니다.
Space란 무엇인가요?
Space를 토큰 예산이 있는 참고 자료 폴더라고 생각하면 됩니다.
- Space가 없는 경우: AI는 일반적인 학습 내용에만 의존합니다 (예: "계약서를 작성해줘").
- Space가 있는 경우: AI는 사용자의 파일을 활용합니다 (예: "업로드한 PDF의 조건을 사용하여 계약서를 작성해줘").
각 Space는 약간의 시각적 아이덴티티를 가질 수 있습니다:
- Emoji icon(이모지 아이콘) — UI에서 빠르게 식별할 수 있는 이모지 하나.
- Color(색상) (
#RRGGBB형식의 16진수, 예:#3B82F6) — Space의 카드와 배지 테마에 사용됩니다.
지원되는 데이터 유형
Space에 파일을 추가하면 Rephlo가 텍스트를 추출하여 저장합니다. 지원되는 파일 유형과 파일별 크기 제한은 다음과 같습니다:
| 유형 | 확장자 | 최대 크기 |
|---|---|---|
.pdf | 50 MB | |
| Word | .docx | 50 MB |
| 일반 텍스트 | .txt | 10 MB |
| Markdown | .md | 10 MB |
| CSV | .csv | 20 MB |
수집된 각 파일의 추출된 텍스트는 원본 토큰 수와 함께 저장되며, (압축된 경우) Compact 토큰 수도 함께 저장됩니다.
작동 방식
- Ingestion(수집) — 파일을 추가하면 Rephlo가 텍스트 콘텐츠를 추출하여 저장합니다.
- Injection(주입) — Space를 연결한 상태로 Command를 실행하면 Rephlo가 Space 콘텐츠를 AI에 전송되는 프롬프트에 구성합니다.
- Generation(생성) — AI가 해당 컨텍스트를 읽고 사용자의 문서를 기반으로 답변합니다.
로컬 검색(RAG): Rephlo는 사용자의 원본 Space 콘텐츠에 대한 **로컬 인덱스(local index)**를 구축하여, 전체를 전송하는 대신 가장 관련성 높은 부분만 검색할 수 있습니다. 로컬 인덱스는 원본(raw) 텍스트에서만 작동합니다 — 이것이 새 Space의 기본 데이터 모드로 Smart Search(원본 콘텐츠)가 사용되는 이유입니다 (아래 참고).
토큰 예산
LLM은 한 번에 읽을 수 있는 텍스트 양에 제한이 있습니다 (컨텍스트 윈도우). 각 Space는 토큰 예산(token budget) 대비 크기를 추적합니다:
- Token budget(토큰 예산) — 기본값 100,000 토큰, 최소 1,000, 최대 1,000,000.
- Raw token count(원본 토큰 수) — 원본 콘텐츠를 사용하는 모든 항목의 총 토큰 수.
- Compact token count(Compact 토큰 수) — Compact(요약된) 콘텐츠를 사용하는 모든 항목의 총 토큰 수.
이 두 수치는 독립적으로 추적되므로 각 모드에서 Space에 드는 비용을 확인할 수 있습니다. 각 파일은 자체적으로 원본 및 Compact(요약된) 토큰 수를 가지며, Space는 이를 합산합니다.
데이터 모드, AI 검색(RAG), 토큰 비용
Space는 몇 가지 방식으로 콘텐츠를 AI에 제공할 수 있습니다. 어떤 방식을 사용하는지가 Space의 원본 크기보다 토큰 비용에 더 큰 영 향을 미칩니다.
데이터 모드
각 Space에는 기본 데이터 모드가 있습니다 (Command에서 실행마다 이를 재정의할 수 있습니다):
- 🔍 Smart Search (기본값) — 원본 콘텐츠를 전송하며 무료입니다. Space가 작을 때는 전체 텍스트를 전송하고, Space가 커지면 가장 관련성 높은 부분만 검색합니다.
- 🗜️ Compact — 전체 텍스트 대신 각 파일에 대해 AI가 생성한 요약을 전송합니다 — 원본 텍스트는 그대로 보관됩니다 — 세부 정보는 다소 줄어들지만 토큰 사용량은 훨씬 적습니다. 이 요약을 생성하는 데는 credit이 사용됩니다 (이후에는 재사용됩니다).
Rephlo는 Smart Search와 Compact를 가리지 않고 모든 Space에서 가장 관련성 높은 구절을 검색할 수 있습니다. 데이터 모드는 검색(retrieval)이 적용되지 않을 때에만 무엇이 전송될지를 결정합니다 (아래 참고).
AI 검색(RAG)
Space에 대해 Command를 실행하거나 Chat을 사용하면, Rephlo는 RAG(검색 증강 생성, retrieval-augmented generation)를 사용합니다. 전체 Space를 전송하는 대신 문서를 의미적으로 검색하여 요청과 일치하는 구절만 전송합니다. 이는 데이터 모드와 관계없이 모든 Space에서 일어나며 — 검색은