GBrain — 오픈소스 개인 지식 베이스

GBrain은 Karpathy의 LLMWiki 스타일을 차용한 개인 지식 관리(Knowledge Brain) 도구로, 분산된 마크다운 파일을 Postgres 기반 지식 베이스로 통합한다.

하이브리드 검색을 위해 벡터(pgvector HNSW)와 키워드(tsvector) 검색을 RRF(Reciprocal Rank Fusion) 방식으로 결합하며, Claude Haiku를 활용한 쿼리 확장(multi-query expansion) 파이프라인을 통해 검색 정확도를 높였다. 지식 모델은 현재의 최선 이해를 담은 compiled truth와 증거를 추적하는 timeline을 분리하여 관리하는 독자적인 구조를 가진다.

MCP(Model Context Protocol) 서버 20개 툴을 제공하여 Claude Code, Cursor 등 AI 에이전트와 직접 연동할 수 있으며, 다음과 같은 7가지 AI 에이전트 스킬을 내장하고 있다:

• ingest: 문서 인입, 지식 재작성 및 교차 참조 링크 생성
• query: 하이브리드 검색 및 인용 기반 답변 생성 (할루시네이션 방지)
• maintain: 모순, 오래된 정보, 깨진 링크 등 데이터 상태 점검
• enrich: 외부 API를 통한 정보 보강
• briefing: 미팅 컨텍스트 및 데드라인 정리
• migrate: Obsidian, Notion, Logseq 등 다양한 도구에서 데이터 이전
• install: 설치 과정 자동화

데이터 처리를 위해 3단계 청킹 전략(Recursive, Semantic, LLM-guided)을 사용하며, MIT 라이선스의 TypeScript 프로젝트로 제공된다.