AI 에이전트(AI agents) 및 RAG 시스템을 위한 오픈 소스 컨텍스트 검색 레이어 (context retrieval layer).
Airweave.Demo.mp4
Airweave는 사용자의 앱, 도구, 데이터베이스에 연결하여 데이터를 지속적으로 동기화하고, 이를 통합된 LLM 친화적 검색 인터페이스를 통해 제공합니다. AI 에이전트는 Airweave에 쿼리를 보내 단 한 번의 요청으로 여러 소스로부터 관련성 있고 근거가 확실하며 최신 상태인 컨텍스트 (context)를 검색할 수 있습니다.
Airweave는 데이터 소스와 AI 시스템 사이에서 공유 검색 인프라 (retrieval infrastructure) 역할을 합니다. 인증 (authentication), 수집 (ingestion), 동기화 (syncing), 인덱싱 (indexing) 및 검색 (retrieval)을 처리하므로, 매번 에이전트나 통합을 위해 취약한 파이프라인 (pipelines)을 다시 구축할 필요가 없습니다.
연결 (Connect): 앱, 데이터베이스, 문서 연결 (50개 이상의 통합 지원)
Airweave: 데이터를 동기화, 인덱싱하고 통합 검색 레이어를 통해 노출
에이전트 쿼리 (Agents query): SDK, REST API, MCP 또는 인기 있는 에이전트 프레임워크와의 네이티브 통합을 통해 Airweave에 쿼리
에이전트 검색 (Agents retrieve): 필요에 따라 관련성 있고 근거가 확실한 컨텍스트를 검색
git clone https://github.com/airweave-ai/airweave.git
cd airweave
./start.sh
Docker 및 docker-compose가 필요합니다.
pip install airweave-sdk # Python
npm install @airweave/sdk # TypeScript
from airweave import AirweaveSDK
client = AirweaveSDK(api_key="YOUR_API_KEY")
results = client.collections.search.instant(
...
터미널에서 컬렉션 (collections) 검색, 소스 관리 및 동기화 트리거를 실행하세요:
pip install airweave-cli
airweave auth login
airweave search "quarterly revenue figures" --collection finance-data
CLI는 터미널에 풍부한 대화형 결과(interactive results)를 출력하며, 파이프 (piped) 연결 시 깔끔한 JSON을 출력합니다. 이는 개발자와 AI 에이전트 모두에게 유용하게 작동합니다.
프론트엔드 (Frontend): React/TypeScript (ShadCN 사용)
백엔드 (Backend): FastAPI (Python)
데이터베이스 (Databases): PostgreSQL (메타데이터), Vespa (벡터)
워커 (Workers): Temporal (오케스트레이션), Redis (pub/sub)
배포 (Deployment): Docker Compose (개발용), Kubernetes (운영용)
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