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xgen-gallery

PlateerLab 오픈소스 라이브러리 8종을 브라우저에서 직접 체험할 수 있는 playground입니다. Next.js 기반 갤러리 프론트엔드와 FastAPI 백엔드, 그리고 synaptic-memory MCP 서버가 Docker Compose로 묶여 있습니다.

포함된 도구

도구 카테고리 설명
Contextifier ingestion 80+ 포맷의 문서를 AI 친화 텍스트로 변환
xgen-doc2chunk ingestion RAG용 컨텍스트 인식 청킹
f2a ingestion 파일 하나로 통계 + HTML 리포트 생성
Knowtology knowledge TreeRAG 기반 계층형 지식 맵
Synaptic Memory knowledge 자동 온톨로지 + 헤비안 학습 + 4단계 기억 통합 지식 그래프
Mantis Engine agent JSON 그래프 기반 4단계 에이전트 워크플로우 런타임
Googer agent 타입 안전 구글 검색 (web/images/news/videos)
Toolint agent 에이전트 툴 패키지 전용 AST 정적 분석기

아키텍처

browser  ──►  frontend (Next.js, :3100)
                  │
                  ▼
             backend (FastAPI, :8800)
                  │
        ┌─────────┼──────────────┐
        ▼         ▼              ▼
  demo routers   MCP bridge   OpenAI-compatible LLM
  (직접 호출)   (synaptic-    (Qwen3.5 / GPT / 등)
                memory 등)         +
                              embeddings endpoint
                              (Qwen3-Embedding / text-embedding-3-small)
  • frontend: Next.js App Router. /tool/[id]는 일반 툴 데모, /tool/synaptic-memory는 그래프 뷰어 + RAG 전용 UI.
  • backend: FastAPI. /api/demo/*는 라이브러리 직접 호출, /api/mcp/*는 synaptic-memory 같은 MCP 서버 subprocess bridge, /api/demo/synaptic-memory/ask는 knowledge_search → LLM 체인의 고수준 RAG 엔드포인트.
  • LLM/Embedding: OpenAI 호환 엔드포인트라면 무엇이든 연결 가능 (OpenAI API, vLLM, TGI, 로컬 서버 등). 환경변수로 스위칭.

빠른 시작 (Docker Compose)

git clone https://github.com/PlateerLab/xgen-gallery.git
cd xgen-gallery
cp .env.example .env   # 값 채우기
docker compose up -d --build

환경 변수 (.env)

# ── LLM (OpenAI 호환 chat/completions) ──────────────
LLM_BASE_URL=https://api.openai.com/v1
LLM_MODEL=gpt-4o-mini
LLM_API_KEY=sk-...                 # vLLM 등 무인증 엔드포인트면 비워 두기

# ── Synaptic Memory 임베딩 (OpenAI 호환 /embeddings) ─
SYNAPTIC_EMBED_URL=https://api.openai.com/v1
SYNAPTIC_EMBED_MODEL=text-embedding-3-small

# ── 레거시 경로 호환 ────────────────────────────────
OPENAI_API_KEY=                    # /openai-proxy/v1/* 경로가 사용

vLLM 로컬 엔드포인트 연결 예시

사내에서 vLLM으로 Qwen 계열을 서빙하는 경우:

LLM_BASE_URL=http://your-vllm-host:8024/v1
LLM_MODEL=Qwen3.5-27b
LLM_API_KEY=

SYNAPTIC_EMBED_URL=http://your-vllm-host:8081/v1
SYNAPTIC_EMBED_MODEL=Qwen/Qwen3-Embedding-8B

SYNAPTIC_EMBED_URL은 base URL만 넣습니다. synaptic-memory 내부에서 /embeddings를 자동으로 붙입니다.

Synaptic Memory 데모 흐름

  1. 문서 업로드 → knowledge_add_document MCP 호출 → 청크 + 임베딩 저장
  2. 그래프 자동 구축 → 노드/엣지 뷰 실시간 시각화
  3. 질문 → /api/demo/synaptic-memory/ask
    • FTS + 임베딩 하이브리드로 retrieval
    • 컨텍스트를 프롬프트에 주입, LLM이 출처 [n] 인용과 함께 응답

개발 (로컬)

Docker 없이 각 레이어를 직접 실행하고 싶을 때:

# backend
cd backend
python -m venv venv && source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload

# frontend (다른 터미널)
cd frontend
npm install
NEXT_PUBLIC_GALLERY_API_URL=http://localhost:8000 npm run dev

디렉터리 구조

xgen-gallery/
├── frontend/          # Next.js 15 App Router
│   └── src/
│       ├── app/       # 라우트 (/, /tool/[id], /tool/synaptic-memory)
│       ├── components/
│       └── lib/
├── backend/           # FastAPI + MCP bridge
│   ├── main.py
│   ├── mcp_bridge.py
│   ├── mcp_servers.py
│   └── routers/       # 라이브러리별 demo 라우터
├── docker-compose.yml
└── .env

라이선스

MIT © PlateerLab