What is ChatWise?
GPT-4, Claude, Gemini와 같은 다양한 AI 챗봇의 기능을 한 곳에서, 그것도 개인 정보 침해 없이 사용할 수 있다면 얼마나 좋을까요? ChatWise는 바로 그 꿈을 실현해 줍니다. ChatWise는 사용자가 직접 제어할 수 있는 데스크톱 AI 챗봇 애플리케이션으로, 원하는 모든 Large Language Model(LLM)을 선택하여 활용하면서도 데이터를 안전하게 개인 컴퓨터에 보관할 수 있습니다.
주요 기능:
모든 LLM 활용: GPT-4, Claude, Gemini 등 다양한 LLM과 원활하게 통합됩니다. 즉, 특정 AI에 종속되지 않고 특정 작업에 가장 적합한 모델을 선택할 수 있습니다.
속도 우선: 데스크톱 사용에 최적화된 놀라운 속도를 경험해 보세요. ChatWise는 반응성을 극대화하도록 설계되어 작업 흐름을 원활하게 유지할 수 있습니다.
개인 정보 보호: 사용자의 데이터는 철저히 보호됩니다. 모든 정보는 로컬 장치에 저장되므로 대화 내용과 정보가 컴퓨터 외부로 유출되지 않습니다(선택한 LLM 제공업체와 통신하는 경우는 제외). 이는 개인 정보 보호에 매우 중요합니다.
간편한 사용법: 깔끔하고 직관적인 인터페이스를 통해 쉽게 탐색할 수 있습니다. ChatWise는 강력하면서도 사용하기 매우 간편하며 불필요한 요소를 최소화하도록 설계되었습니다.
텍스트 그 이상: 단순한 텍스트 이상의 소통이 가능합니다. ChatWise는 멀티모달 입력을 지원하므로 오디오, PDF, 이미지, 텍스트 파일과 상호 작용할 수 있습니다.
더욱 스마트한 검색: Tavily에서 제공하는 내장 웹 검색 기능 또는 로컬 브라우저를 무료로 사용하여 정보를 얻으세요. 필요한 정보를 즉시 찾을 수 있습니다.
강력한 결과물 렌더링: HTML, React 컴포넌트, 차트, 문서와 같은 풍부한 콘텐츠를 채팅 내에서 직접 생성하고 표시할 수 있습니다.
활용 사례:
개인 정보 보호를 중시하는 연구원: 민감한 주제를 연구하고 여러 학술 논문(PDF)과 웹사이트를 분석해야 한다고 가정해 보겠습니다. ChatWise를 사용하면 이러한 문서를 직접 로드하고, 선호하는 LLM(예: 요약 기능이 뛰어난 Claude)을 사용하여 쿼리하고, 연구 데이터가 완전히 컴퓨터에 보관된다는 확신을 가질 수 있습니다.
멀티 모델 개발자: 새로운 애플리케이션을 구축한다고 가정해 보겠습니다. 초기 코드 생성에는 GPT-4를, 창의적인 아이디어 구상에는 Gemini를, 테스트 및 디버깅에는 로컬에서 실행되는 모델(Ollama를 통해)을 ChatWise 내에서 모두 사용할 수 있습니다. React 컴포넌트를 생성하고 실시간으로 렌더링되는 것을 확인할 수도 있습니다.
효율적인 콘텐츠 제작자: 긴 기사를 빠르게 요약하고, 다른 언어로 번역한 다음, 글쓰기 스타일을 개선해야 합니다. ChatWise의 프롬프트 시스템(/fetch를 사용하여 기사를 검색하고, 요약, 번역 및 스타일 개선을 위한 사전 구축된 프롬프트 사용)을 사용하면 이 모든 작업을 하나의 간소화된 워크플로에서 수행할 수 있습니다. 다양한 어시스턴트를 사용할 수 있다는 점은 큰 도움이 될 수 있습니다.
FAQ:
Q: ChatWise와 호환되는 운영 체제는 무엇입니까?
A: 현재 ChatWise는 macOS 및 Windows 운영 체제만 지원합니다.
Q: 채팅 설정을 어떻게 초기화할 수 있습니까?
A: 채팅 설정을 변경한 후 재설정 버튼을 클릭하면 어시스턴트 설정으로 되돌아갑니다.
Q: 사용 가능한 프롬프트를 어떻게 볼 수 있습니까?
A: Command+K 또는 Ctrl+K를 사용하면 프롬프트를 보고 사용할 수 있습니다.
결론:
ChatWise는 단순한 AI 챗봇이 아니라 사용자의 워크플로에 맞춰 조정되는 유연하고 개인 정보 보호가 뛰어나며 성능이 우수한 플랫폼입니다. 데이터에 대한 완전한 제어를 유지하면서 다양한 AI 모델의 장점을 활용할 수 있도록 지원합니다. AI 상호 작용에서 선택, 속도 및 개인 정보 보호를 중요하게 생각한다면 ChatWise를 살펴보는 것이 좋습니다. LSI 키워드: AI 챗봇 애플리케이션, Large Language Model(LLM), 로컬 데이터 저장.





