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엔터프라이즈급 AI 챗 플랫폼 - RAG, 웹 검색, 에이전트, 코드 실행을 포함한 오픈소스 LLM 애플리케이션 계층
30,341+1이번 주4,149119Python
데모·홈페이지 열기onyx.app중간맛 분석
스택: Python 백엔드 + Next.js 프론트엔드, Docker/Kubernetes 배포 지원. 난이도: 한 줄 명령어(curl)로 설치 가능한 '라이트 모드'부터 백터 인덱싱·큐 워커·Redis 캐시가 필요한 '표준 모드'까지. 바로 쓸 수 있나: 예, Onyx Cloud에서 무료로 먼저 테스트 가능. 데모: 공식 GIF 데모 제공, 50+ 커넥터(Slack, Notion, Google Drive 등)로 기업 데이터 연동 가능.
이런 레포예요
이럴 때 쓰면 좋아요
- 회사 내부 문서(Slack, Notion, Google Drive)를 학습한 AI 어시스턴트로 직원의 질문 자동 응답
- 최신 정보가 필요한 리서치나 보고서 자동 생성(웹 검색 + 깊이있는 멀티스텝 분석)
- 금융/의료 등 규제가 많은 산업에서 데이터 프라이버시를 지키며 LLM 도입
핵심 기능
Agentic RAG 및 Deep Research 플로우웹 검색(Serper/Google/Brave) + 50+ 데이터 커넥터에이전트·액션·MCP 기반 외부 시스템 연동 및 코드 샌드박스 실행
대안 대비 차별점
Community Edition부터 엔터프라이즈급 RBAC, SSO, 감사 로그, 화이트라벨링을 제공하는 유일한 오픈소스 RAG 챗 플랫폼이며, Agentic RAG와 Deep Research로 검색·조사 품질에서 리더보드 상위를 차지 중.
준비물
- Docker 또는 Kubernetes
- LLM 프로바이더 API 키 (또는 로컬 Ollama/LiteLLM)
바로 시작하기
curl -fsSL https://onyx.app/install_onyx.sh | bash 실행 2. 웹 인터페이스 접속 3. LLM 프로바이더(OpenAI/Anthropic/로컬) 연결 후 채팅 시작
별 추이 · 7일
30,341+1 / 7일
활용성 · 따라 만들기 좋은가
따라 하기 좋음샘플 점수 42/100
- 관대한 라이선스
- 테스트 있음
- 예제 디렉토리
- 최근 활동
- AGENTS.md
- llms.txt
- 템플릿
🟢 최근 활동 있음 · 2023년 생성
AI가 README 기반으로 요약했습니다 · 원문 보기