Show HN: Google을 능가함을 증명할 수 있는 나의 오픈 소스 Deep Research 도구

<img src="assets/logo.png" alt="LV Research Logo" width="400"/> <h1 align="center">Lutum Veritas</h1> 오픈 소스 Deep Research (심층 조사) 엔진 "진실을 찾는 과정은 그것에 의문을 제기하는 과정보다 결코 더 가치 있을 수 없다." <a href="#features">기능 (Features)</a> • <a href="#installation">설치 (Installation)</a> • <a href="#quick-start">빠른 시작 (Quick Start)</a> • <a href="#how-it-works">작동 원리 (How It Works)</a> • <a href="#tech-stack">기술 스택 (Tech Stack)</a> • <a href="#license">라이선스 (License)</a> <img src="https://img.shields.io/badge/License-AGPL--3.0-blue.svg" alt="License: AGPL-3.0"/> <img src="https://img.shields.io/badge/Version-1.3.0-green.svg" alt="Version"/> <img src="https://img.shields.io/badge/Platform-Windows%20%7C%20macOS%20%7C%20Linux-lightgrey.svg" alt="Platform"/> <img src="https://img.shields.io/badge/Python-3.11+-yellow.svg" alt="Python"/>

Perplexity, OpenAI 그리고 Google은 요약본을 제공합니다. 나는 진실을 원했습니다.

그래서 기다리는 것을 멈추고 직접 만들었습니다. Camoufox 스크레이퍼 (scraper)는 Cloudflare, Bloomberg 및 유료 결제 장벽 (paywalls)을 탐지율 0%로 뚫고 지나갑니다. 재귀적 파이프라인 (recursive pipeline)은 컨텍스트 (context)를 앞으로 전달합니다. 즉, 각 조사 지점은 이전 지점에서 무엇을 발견했는지 알고 있습니다. 클레임 감사 (Claim Audits)는 모델이 맹목적인 주장 대신 자기 성찰 (self-reflection)을 하도록 강제합니다.

결과: 단일 쿼리(query)에 대해 203,000자의 학술적 깊이를 제공합니다. 비용: 20센트 미만. 이는 OpenAI o3보다 수십 배 저렴하며 질적으로 다른 리그에 있습니다.

이것은 기존 도구들의 "대안"이 아닙니다. 이것은 올바른 아키텍처 (architecture)를 가진 1인 개발자가 기업의 핵심 역량이어야 할 분야, 즉 깊고 검증 가능한 지식 분야에서 수십억 달러 규모의 기업들을 이길 수 있다는 증거입니다.

Deep Research의 기준이 바로 여기에 세워졌습니다.

— Martin Gehrken, 2026년 1월 30일

</blockquote>

데모 (Demo)

<img src="assets/lutum-demo.gif" alt="Lutum Veritas Demo - Deep Research in Action" width="800"/> 전체 Deep Research (심층 조사) 워크플로우: 질의 (Query) → 명확화 (Clarification) → 계획 (Plan) → 조사 (Research) → 최종 보고서 (Final Report)

🔬 벤치마크 결과 (Benchmark Results)

Ask Mode: SimpleQA Verified (Google DeepMind)

LLM (대규모 언어 모델)의 사실적 정확성을 측정하는 표준 벤치마크인 SimpleQA Verified Benchmark를 통해 평가되었습니다. Kaggle에서 호스팅되었으며 총 47개의 모델을 평가했습니다.

📊 전체 벤치마크 보고서 보기 (View Full Benchmark Report) (대화형, 영문/독문)
📄 논문 읽기 (Read the Paper (PDF)) — "Parametric Hubris" (26페이지, 34개 출처)

순위	시스템	F-Score	허위 정보 생성률 (Fabrication Rate)	1,000회 질의당 비용
#1	Veritas (Gemini 2.5 Flash Lite)	89.1%	0%	$0.20
...

0% 허위 정보 생성률 (fabrication rate) — 평가된 100개의 질문 전체에서 지어낸 답변이 전혀 없음
6개의 오류 — 모두 증거 기반의 오해(올바른 출처에서 잘못된 사실을 추출)이며, 완전히 감사(auditable) 가능함
9개의 정직한 거부 (honest refusals) — 데이터가 불충분할 때 시스템이 이를 명시함
평가 당시 시장에서 가장 저렴한 모델을 기반으로 구축됨

의무적인 검색(retrieval)에 의해 제약된 가장 저렴한 모델이, 질의당 비용이 20~106배 더 높은 프런티어(frontier) 시스템들을 능가합니다. 아키텍처가 예산을 이깁니다.

Deep Research: 4방향 비교 (4-Way Comparison)

Lutum Veritas vs. ChatGPT Deep Research vs. Perplexity Pro vs. Gemini Advanced의 독립적인 비교:

📊 Deep Research 벤치마크 보기 (View Deep Research Benchmark) (독문)
🌐 자동 번역 버전 (Auto-Translated Version (EN)) (Google 번역)

요약 (TL;DR): Lutum은 0.19달러로 90개의 출처와 함께 103k(10만 3천) 자를 생성했습니다. ChatGPT: 12k(1만 2천) 자, 25개 출처, 허위 인용 생성. Gemini: 24k(2만 4천) 자, 데이터 최소화(data minimization) 감지됨. Perplexity: 21k(2만 1천) 자, 월 20달러 구독 필요.

🏆 커뮤니티 여러분, 감사합니다!

📊 트래픽 통계 (Traffic Stats):

지표	수치
⭐ Stars	52
...
🌍 주요 소개처: Hacker News, ComputerBase.de, Hardwareluxx, Product Hunt, DeepLearning.AI Community

여러분이 이것을 가능하게 했습니다

아이디어를 가진 1인 개발자도 수십억 달러 규모의 기업들과 대등하게 맞설 수 있습니다. 위대한 무언가를 만들기 위해 허락을 받을 필요는 없습니다. 당신에게 필요한 것은 열정, 코드, 그리고 믿어주는 커뮤니티입니다.

모든 스타(star), 모든 클론(clone), 그리고 "이게 바로 내가 필요했던 것입니다"라는 모든 메시지가 이 프로젝트를 계속 나아가게 합니다.

여러분은 단순한 사용자가 아닙니다. 여러분은 **허락 없는 연구 (Research Without Permission)**가 단순한 슬로건이 아니라 하나의 운동임을 증명하는 증거입니다.

거대 기업들에 맞서 함께해주셔서 감사합니다. 🚀

함께 싸우고 싶으신가요?
⭐ 저장소 스타(Star) 누르기 · 🐛 이슈(Issue) 보고하기 · 💬 네트워크에 공유하기 · 🔨 GitHub에서 기여하기

Lutum Veritas란 무엇인가요?

Lutum Veritas는 어떤 질문이든 포괄적인 연구 문서로 변환해 주는 셀프 호스팅(self-hosted) 방식의 딥 리서치 엔진 (Deep Research Engine)입니다. Perplexity, ChatGPT 또는 Google의 AI Overview와 달리, 사용자가 직접 API 키를 가져오며 모든 과정은 사용자의 기기 — Windows, macOS 또는 Linux — 에서 로컬로 실행됩니다.

왜 이것을 사용해야 하나요?

문제점	Lutum Veritas의 해결책
비싼 구독료	API 토큰 비용만 지불 (연구당 약 $0.08)
...

주요 기능 (Features)

🔬 심층 연구 파이프라인 (Deep Research Pipeline)

질문 (Your Question)
     ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
...

🎓 학술 모드 (Academic Mode)

자율적인 영역을 활용한 계층적 연구:

병렬 처리 (Parallel Processing): 연구 영역을 독립적으로 수행
메타 합성 (Meta-Synthesis): 영역 간의 상호 연결 고리 탐색
툴민 논증 모델 (Toulmin Argumentation): 구조화된 학술적 추론
증거 등급 산정 (Evidence Grading): 출처 품질 평가 (Level I-VII)
주장 감사 표 (Claim Audit Tables): 모든 주장에 대한 신뢰도 등급 부여
200,000자 이상의 출력물: 요약 없는 완전한 학술적 깊이 제공

🎯 질문 모드 (Ask Mode) - v1.3.0 신규 기능

빠른 답변. 검증된 사실. 환각 (Hallucination) 없음.

<img src="assets/ask-mode-demo.gif" alt="Ask Mode Demo - 6-Stage Pipeline with Verification" width="900"/> 질문 모드 워크플로우: 질문 → C1-C6 단계 → 인용이 포함된 검증된 답변

새로운 심층 질문 (Deep Question) 모드는 일반 채팅과 심층 연구 (Deep Research) 사이의 간극을 메워줍니다. 질문이 20분간의 심층 탐구를 수행할 만큼 "거대하지"는 않지만, 오래되고 편향된 학습 데이터에 기반한 검증되지 않은 채팅 답변보다는 더 높은 수준의 정보가 필요할 때 계속 켜두게 될 도구입니다.

차이점:

일반 채팅 (Regular Chat): 검증 없음. 실시간 검색 없음. 오래된 학습 데이터로부터의 답변.
질문 모드 (Ask Mode): 모든 답변은 연구되고, 출처를 찾으며, 두 번째 라운드의 출처를 통해 자체 검증됩니다.

첫 시도에 진짜 답변이 필요할 때: 바로 이 모드를 사용하세요.

기능

6단계 파이프라인 (6-Stage Pipeline): 의도(Intent) → 지식(Knowledge) → 검색(Search) → 스크래핑(Scrape) → 답변(Answer) → 검증(Verify) → 사실 확인(Fact-Check) (~70-90초)
이중 스크래핑 단계 (Dual-Scraping Phases): 답변을 위한 1차 스크래핑, 검증을 위한 2차 스크래핑 수행
인용 시스템 (Citation System): 출처를 위한 인라인 인용 [1], [2] + 검증을 위한 [V1], [V2]
주장 감사 (Claim Auditing): 모든 주장은 추가 출처를 통해 사실 확인됨
자동 언어 감지 (Auto-Language Detection): 질문과 동일한 언어로 응답
세션 분리 (Separate Sessions): 질문 모드 세션은 심층 연구 (Deep Research)와 별도로 저장됨

비용 (Cost)

비용? 농담인가요. 1달러에 약 400개의 쿼리(Queries).

단계	쿼리당 비용
C1: 의도 분석 (Intent Analysis)	$0.000839
...

답변당 0.24 센트
1달러당 416개의 검증된 답변
모델: google/gemini-2.5-flash-lite-preview-09-2025

💻 데스크톱 앱 기능 (Desktop App Features)

기능	설명
원클릭 설치 (One-Click Install)	단일 설치 프로그램, 별도의 백엔드 불필요
...

🛡️ 탐지되지 않는 스크래핑 (Zero Detection Scraping)

Camoufox를 통해 구동됩니다 - 다음을 우회하는 강화된 Firefox 포크(fork)입니다:

Cloudflare
DataDome
PerimeterX
Bloomberg, TCGPlayer 및 대부분의 안티 봇 (anti-bot) 시스템

설치 (Installation)

옵션 A: 전체 설치 프로그램 (가장 쉬운 방법)

직접 다운로드: Lutum Veritas v1.3.0 (Windows x64)

플랫폼: Windows 10/11 (64-bit)
요구 사항: 없음. Python 및 모든 종속성(dependencies)이 포함되어 있습니다.

설치 프로그램(~96 MB)을 다운로드하고 실행합니다.
최초 실행 시: 앱이 Camoufox 브라우저 엔진(~530 MB)을 자동으로 다운로드합니다.
- 앱 상단에 진행률 표시줄이 나타납니다.
- 첫 번째 쿼리를 수행하기 전에 완료될 때까지 기다려 주세요.
설정(Settings)에서 **API 제공업체 (API Provider)**를 선택합니다 (OpenRouter, OpenAI, Anthropic, Google Gemini 또는 HuggingFace).
API 키를 입력합니다.
연구를 시작하세요!

참고: 앱을 열면 백엔드(backend)가 자동으로 시작됩니다. 별도로 관리할 프로세스가 없습니다. Python 설치가 필요하지 않습니다. 모든 것이 자체적으로 포함되어 있습니다.

옵션 B: uv/uvx를 통한 설치 (크로스 플랫폼)

플랫폼: Windows, macOS, Linux
요구 사항: uv 패키지 관리자

이 방법은 macOS 및 Linux 사용자에게 권장되는 방법이며, 명령줄 도구(command-line tools)를 선호하는 경우 Windows에서도 매우 잘 작동합니다.

설치 및 실행:

# 옵션 1: 영구적인 도구로 설치
uv tool install git+https://github.com/IamLumae/Project-Lutum-Veritas.git

...

# 옵션 2: 설치 없이 직접 실행 (일회성)
uvx --from git+https://github.com/IamLumae/Project-Lutum-Veritas.git lutum-veritas

두 명령 모두 다음 작업을 수행합니다:

모든 의존성 (Dependencies) 자동 설치
Camoufox 브라우저 바이너리 (Scraping에 필요) 다운로드
http://localhost:8420에서 백엔드 서버 (Backend server) 시작
웹 인터페이스 (Web interface)를 위해 브라우저 실행

팁: Lutum을 정기적으로 사용할 계획이라면 uv tool install을 사용하세요. 일회성 실행이나 테스트를 위해서는 uvx를 사용하세요.

옵션 C: 수동 설치 (Vanilla)

직접 다운로드: Lutum Veritas Vanilla v1.3.1 (Windows x64, 5.5 MB)

플랫폼 (Platform): Windows, macOS, Linux
요구 사항 (Requirements): Python 및 의존성을 직접 관리해야 합니다.

이 옵션은 사용자에게 완전한 제어권을 부여합니다. 번들된 Python이나 설치 프로그램의 마법 없이, 오직 소스 코드와 사용자의 환경만 사용합니다.

사전 요구 사항 (Prerequisites)

의존성 (Dependency)	설치 명령 (Install Command)
Python 3.11+	다운로드
...

단계:

# 저장소 복제 (Clone)
git clone https://github.com/IamLumae/Project-Lutum-Veritas.git
cd Project-Lutum-Veritas
...

참고: 이 방법은 업데이트와 의존성을 수동으로 관리해야 합니다. 자동 의존성 관리를 원하신다면 대신 옵션 A 또는 B를 사용하세요.

옵션 D: 소스에서 빌드 (개발자용)

플랫폼 (Platform): 모든 플랫폼
요구 사항 (Requirements):

Python 3.11+
Node.js 18+
Rust (Tauri용)

# 복제 (Clone)
git clone https://github.com/IamLumae/Project-Lutum-Veritas.git
cd Project-Lutum-Veritas
...

문제 해결 (Troubleshooting)

스크레이핑 (Scraping)이 작동하지 않나요? Camoufox 스크레이퍼는 브라우저 바이너리를 별도로 다운로드해야 합니다. 스크레이핑에 실패할 경우, 터미널을 열고 다음을 실행하세요:

pip install camoufox[geoip]
python -m camoufox fetch

의존성이 누락되었나요? 모든 백엔드 의존성이 설치되었는지 확인하세요:

pip install -r requirements.txt
python -m camoufox fetch

앱은 시작 시 누락된 의존성을 확인하고 자동으로 설치를 시도합니다. 만약 실패할 경우, 위의 명령어를 통해 수동으로 해결할 수 있습니다.

빠른 시작 (Quick Start)

앱 실행 (Launch App) - Lutum Veritas를 실행합니다 (백엔드가 자동으로 시작됩니다)
제공자 선택 (Select Provider) - 설정 (Settings) → OpenRouter, OpenAI, Anthropic, Gemini 또는 HuggingFace 중 선택
API 키 입력 (Enter API Key) - 선택한 제공자의 API 키를 입력합니다
무엇이든 질문하기 (Ask Anything) - 연구 질문을 입력합니다
명확화 답변 (Answer Clarifications) - AI가 사용자의 요구사항을 이해할 수 있도록 도와줍니다
계획 검토 (Review Plan) - 연구 계획을 승인하거나 수정합니다
"Let's Go" 클릭 (Click "Let's Go") - 마법이 일어나는 과정을 지켜보세요
내보내기 (Export) - 연구 결과물을 MD 또는 PDF로 다운로드합니다