Perplexica on ClawCloud Run: One-Click AI Search Deployment

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능, 머신러닝

대상자

AI 개발자, DevOps 엔지니어, 데이터 과학자

• 중급~고급 수준의 기술 이해가 필요
• 클라우드 배포 및 AI 모델 통합 경험자

핵심 요약

• RAG 기술을 기반으로 의도 파악과 다중 출처 검색 지원
• 자체 호스팅 및 엔드투엔드 암호화를 통해 데이터 유출 방지
• GPT-4/Gemini 기본 지원, Llama3/Mistral/Gemma 등의 로컬 모델 통합 가능

섹션별 세부 요약

1. AI-Driven Search

• RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술로 쿼리 의도 분석
• PDF, 웹사이트, 코드베이스 등 다중 출처에서 정보 검색
• 코드 스니펫 + 설계문서 추출을 통한 정확한 답변 제공

2. Privacy-First Architecture

• 자체 호스팅으로 데이터 전송/저장 시 0% 유출 가능성
• 엔드투엔드 암호화(E2EE) 적용 (콘솔 → 보안 → E2EE 설정 가능)
• IP 화이트리스트 및 자동 백업 기능으로 보안 강화

3. Multi-Model Integration

• GPT-4, Gemini 등 주요 모델 기본 지원
• Ollama 로컬 모델 통합 가능 (예: Llama3, Mistral)
• GitLab, Confluence, 웹아카이브 등 기업 문서/코드 통합

4. Deployment Process

• 콘솔 로그인 → App Store에서 "Perplexica" 검색 → 하나의 클릭 배포
• 도메인 생성 예: perplexica-xxx.run.claw.cloud
• 호스팅 경로: /data/perplexica, 컨테이너 경로: /app/datastore

5. Performance Comparison

• 전통적 검색 vs Perplexica
• 키워드 매칭 → 의미적 이해
• 단일 출처 검색 → 다중 출처 상관 분석
• 공개 엔진 위험 → 프라이빗 환경, 0% 유출
• 평균 응답 시간 >5초 → 4코어 환경에서 800ms 미만

결론

• 4코어 8GB 컨테이너 기반으로 3분 내 배포 가능
• 엔드투엔드 암호화 및 자동 백업 설정 필수 (콘솔에서 직접 조정)
• Llama3/Mistral 모델 사용 시 로컬 Ollama 서버와의 연동 검증 필수
• GitHub 링크를 통해 직접 테스트: Perplexica GitHub | ClawCloud Run