cognee
cognee 프로젝트는 인공지능 에이전트의 기억(Memory)을 손쉽게 구축하고 활용할 수 있도록 설계된 오픈소스 라이브러리입니다. 이 프로젝트의 목표는 AI 에이전트가 과거 대화, 문서, 이미지, 오디오 기록 등을 쉽고 빠르게 활용할 수 있게 하여, RAG(Recall-Augmented Generation) 시스템을 대체하거나 보완하는 역할을 하는 것입니다. 주요 기능으로는 다양한 데이터 소스에서 대화와 문서 데이터를 수집하고, 이를 그래프 또는 벡터 데이터베이스에 적재하며, 여러 가지 쿼리 및 검색 기능을 제공합니다. 구조적으로는 파이썬 기반 라이브러리이며, API 호출과 데이터 처리로 이루어진 여러 모듈이 존재합니다. 사용 대상은 자연어처리, 대화형 AI, 지식 그래프 구축 등 AI 개발자와 연구자들이며, Scalable하고 모듈화된 Pipelines(ECL: Extract, Cognify, Load)을 지원하여 복잡한 데이터 INGEST와 조회를 쉽게 수행 가능합니다. 기술 스택은 파이썬(3.8~3.12), Pydantic, 그래프 및 벡터 데이터베이스 연동, asyncio 비동기 프로그래밍을 포함하며, 다양한 데이터 소스와 LLM(대형 언어모델) 공급자를 지원합니다. 최근 릴리즈 및 업데이트 정보는 구체적으로 명시되어 있지 않지만, 프로젝트 활발히 유지보수되고 있으며, 사용자 가이드와 예제, UI 도구도 제공되어 손쉬운 시작이 가능하도록 설계되어 있습니다. 주요 참고 링크로는 GitHub, 공식 문서, 데모 영상, 그리고 커뮤니티용 Discord와 Reddit 커뮤니티가 있으며, 오픈소스 기여와 커뮤니티 참여도 적극 권장됩니다. 사용 시에는 API 키 설정, 데이터 소스 연동, 및 다양한 환경설정을 숙지하는 것이 필요하며, 자세한 내용은 공식 문서와 가이드에 안내되어 있습니다.
netbird
NetBird는 구성 없이 피어 투 피어 방식의 사설 네트워크와 중앙집중식 접근 제어 시스템을 하나의 플랫폼에 통합한 오픈소스 프로젝트입니다. 이 프로젝트의 주요 목적은 사용자들이 조직이나 개인용으로 안전하고 쉽게 사설 네트워크를 구축하고 관리할 수 있도록 하는 데 있습니다. NetBird는 WireGuard 기반의 오버레이 네트워크를 활용하여 머신들을 암호화된 터널로 자동 연결하며, 포트 개방이나 복잡한 방화벽 규정, VPN 게이트웨이 등의 번거로움 없이 손쉽게 원격 접속을 가능하게 합니다. 또한, 세분화된 접근 정책을 적용하여 보안을 강화하고, 중앙에서 정책을 관리할 수 있어 사용자와 기관이 보다 직관적으로 네트워크를 운영할 수 있도록 설계되었습니다.
구조는 크게 클라이언트(에이전트)와 관리 서비스로 나뉘며, 각 머신은 NetBird 에이전트를 실행하여 WireGuard를 관리하고, 관리 서비스는 네트워크 상태 및 피어 IPs를 관리하며 Peer 간 연결을 지원합니다. 내부적으로 WebRTC ICE 및 STUN/TURN 서버를 활용하여 NAT Traversal 지원도 포함되어 있습니다.
기술 스택에는 WireGuard, WebRTC (Pion ICE 라이브러리), Coturn(STUN/TURN 서버), JWT를 이용한 IdP 통합, 그리고 다양한 플랫폼 지원(리눅스, 맥, 윈도우, 안드로이드, iOS, OpenWRT, Docker)이 포함됩니다. 최근에는 Kubernetes 오퍼레이터와 다양한 커뮤니티 프로젝트 지원이 진행되고 있으며, Self-hosted 환경 설치 가이드도 제공됩니다.
주요 릴리즈 및 변경 내역은 공식 GitHub 릴리즈 페이지에서 확인할 수 있으며, 안정 버전은 릴리즈 노트를 참고하는 것이 좋습니다. 특이사항으로, NetBird는 CISPA와 협력하여 보안 모범사례와 안전한 개인 네트워킹을 목표로 하며, StartUpSecure 프로그램에 참여하는 등 보안과 신뢰성 강화를 위해 노력하고 있습니다. 참고 링크와 주의사항은 공식 문서와 GitHub 저장소, 그리고 커뮤니티 프로젝트 페이지를 참고하면 됩니다.
note-gen
note-gen은 크로스 플랫폼을 지원하는 마크다운 노트-taking 애플리케이션으로, AI를 활용해 기록과 작성을 연결하는 것이 목표입니다. 이 프로젝트는 사용자가 스크린샷, 텍스트, 그림, 파일, 링크 등 다양한 기록 방법을 통해 정보를 수집하고 이를 조직하여 읽기 쉬운 노트로 만들어줍니다. 구조적으로는 녹화(Recording)와 작성(Writing) 페이지로 나뉘며, 녹화는 AI 챗봇과 유사한 방식으로 동작하면서 기록된 내용을 관련 노트에 조직할 수 있고, 작성은 로컬 파일 관리와 GitHub 또는 WebDAV와 연동된 Markdown 편집 기능을 제공합니다. 기술 스택은 Tauri를 기반으로 크로스 플랫폼 지원이 가능하며, AI 모델 연동을 위해 ChatGPT, Gemini, Ollama 등 다양한 AI를 구성할 수 있으며, RAG 기반 검색과 임베딩 기능도 지원합니다. 최근 릴리즈는 안정화와 기능 향상에 초점을 맞춰 여러 버전 업데이트와 버그 수정이 이뤄지고 있으며, 사용자는 가볍고 무료로 사용할 수 있으며 다양한 플랫폼과 기능확장이 계획되어 있습니다. 공식 문서와 GitHub 릴리즈, 사용자 및 기여자 커뮤니티 링크도 제공되어 있습니다. 주요 참고사항은 GitHub 저장소와 공식 홈페이지, 그리고 AI 연동과 동기화 지원에 관한 상세 가이드입니다.
scrapy
Scrapy는 웹사이트에서 구조화된 데이터를 추출하기 위한 오픈소스 웹 스크래핑 프레임워크입니다. 크로스 플랫폼으로 작동하며 Python 3.9 이상이 필요합니다. 주로 데이터 수집, 크롤링 자동화, 웹 데이터 분석 등에 활용되며, Zyte(구 Scrapinghub)와 여러 기여자들이 유지관리하고 있습니다. 사용자들은 pip 명령어로 설치한 후 공식 문서의 가이드에 따라 사용법을 익힐 수 있습니다. 프로젝트 구조는 다양한 API, 커스텀 스파이더, 미들웨어 등으로 구성되어 있고, 크롤러 설정과 확장 기능이 포함되어 있습니다. 최근 업데이트 내역이나 릴리즈 정보도 공식 깃허브 및 문서로 확인할 수 있으며, 기여 가이드도 제공되어 있어 오픈소스 참여가 가능합니다. 추가 참고 링크로는 공식 홈페이지(https://scrapy.org), 깃허브 저장소(https://github.com/scrapy/scrapy), 그리고 문서 사이트(https://docs.scrapy.org/en/latest/)가 있습니다.
react-bits
react-bits는 애니메이션이 가득한 리액트 컴포넌트 라이브러리로, 웹 개발에 활력을 더하는 다양한 React 기반 애니메이션과 UI 컴포넌트를 제공하는 프로젝트입니다. 이 라이브러리는 수백 개에 달하는 텍스트 애니메이션, 배경, 효과 등 크리에이티브하고 사용자 경험을 풍부하게 하는 컴포넌트들을 포함하고 있으며, 지속적으로 성장하고 있습니다.
구조는 주로 경량화된 React 컴포넌트들이며, 각각은 커스터마이징이 가능하도록 props를 통해 제어할 수 있습니다. 또한, 4가지 변형(JS + CSS, JS + Tailwind CSS, TS + CSS, TS + Tailwind CSS)로 제공되어 어떤 프로젝트에서도 쉽게 통합할 수 있습니다.
이 프로젝트의 주요 대상은 프론트엔드 개발자들이며, 시각적으로 눈길을 끄는 사이트 또는 앱 개발 시 활용됩니다. 다양한 애니메이션과 인터랙션 효과를 간편하게 추가하고 싶을 때 적합하며, UI/UX 향상에 목적인 유저 인터랙션이나 배경 효과도 포함됩니다.
기술 스택은 React를 기본으로 하며, CSS, Tailwind CSS, Typescript 등의 기술이 포함되어 있습니다. CLI 도구는 jsrepo를 활용하여 컴포넌트 설치 및 관리를 지원하며, 사용자는 공식 문서(reactbits.dev)를 통해 상세 가이드와 설정 방법을 참고할 수 있습니다. 최근 릴리즈는 지속적으로 이루어지고 있으며, 커뮤니티의 기여와 이슈 해결이 활발하게 진행되고 있습니다. 주요 변경 사항이나 업데이트 내역은 GitHub 릴리즈 노트 또는 커밋 히스토리를 확인하는 것이 좋습니다. 특이사항으로는, 모든 컴포넌트가 경량이며 커스터마이징이 간편하고, 다양한 변형 버전 지원으로 각 개발 환경에 유연하게 적응할 수 있다는 점입니다. 또한, 오픈 소스 프로젝트로 누구나 기여 가능하며, 기여 가이드와 이슈 트래킹이 활발히 진행되고 있으니 참여를 권장합니다. 중요한 링크는 프로젝트 GitHub 저장소와 공식 문서 사이트입니다. 사용 시 문서에 명시된 설치 및 사용 방법을 꼼꼼히 따르는 것이 좋습니다.
dspy
DSPy는 전통적인 프롬프트 기반 접근법 대신 언어 모델을 프로그래밍하는 프레임워크입니다. 이 프로젝트의 목적은 모듈형 AI 시스템을 빠르게 구축하고, 프롬프트와 가중치를 최적화하는 알고리즘을 제공하여 단순 분류기부터 고급 RAG(검색-적절한 생성) 파이프라인, 에이전트 루프까지 폭넓게 활용할 수 있게 하는 데 있습니다. DSPy는 선언적이고 자체 개선 가능한 파이썬 코드를 통해 고품질 출력 결과를 이끌어내며, 인간이 작성한 코드 구조를 통해 언어 모델을 더 안정적이고 강력하게 다루는 것이 특징입니다. 주요 구성요소에는 파이썬 기반의 프로그래밍 인터페이스, 최적화 알고리즘, 그리고 사용자들이 쉽게 확장할 수 있는 모듈식 설계가 포함됩니다. 대상 사용자는 AI 연구자, 개발자, 프롬프트 엔지니어 및 시스템 빌더 등이며, 간단한 분류 작업부터 복잡한 자연어처리 파이프라인 구축까지 다양한 유스케이스에 적용 가능합니다. 기술 스택은 파이썬과 관련 AI 및 자연어처리 라이브러리, 그리고 최신 논문 기반의 알고리즘이 활용됩니다. 최근 릴리즈 및 연구 결과로는 2024년의 논문 발표와 함께, ML 시스템을 선언적 언어 호출과 자가 개선 파이프라인으로 변환하는 기술 개발이 이루어졌으며, 지속적인 업데이트와 연구가 진행되고 있습니다. 참고로 공식 문서, 논문, 커뮤니티 지원 링크와 함께, 연관 연구 논문들이 공개되어 있어 연구와 실무에 모두 유용하게 활용할 수 있습니다.
art-design-pro
Art Design Pro는 여러 프로젝트에 사용할 수 있는 오픈소스 관리자 시스템 솔루션으로, 전통적인 시스템보다 사용자 경험과 시각적 디자인을 더욱 중시하는 것이 목적입니다. 이 프로젝트는 사용자 친화적이고 빠른 개발이 가능하도록 설계되었으며, ElementPlus 디자인 사양을 기반으로 시각적으로 최적화되어 있어 더욱 아름답고 실용적인 프론트엔드 인터페이스를 제공합니다. 주요 기능으로는 시스템 테마 전환, 글로벌 검색, 잠금 화면, 멀티 탭, 글로벌 빵부스러기, 다중 언어 지원, 아이콘 라이브러리, 리치 텍스트 에디터, 차트(Echarts), 유틸리티 툴킷, 네트워크 예외 처리, 라우트 및 메뉴별 인증, 모바일 최적화, 지속 저장소와 데이터 저장 검증, 코드 품질 관리 등을 포함합니다. 현대적인 기술 스택을 사용하며, 다양한 커스터마이징 옵션과 템플릿을 제공하여 사용자의 개인 또는 기업 맞춤형 시스템 구축에 적합합니다. 최신 릴리즈 및 업데이트 이력은 GitHub 저장소에서 확인할 수 있으며, Chrome, Safari, Firefox 등 최신 브라우저를 지원합니다. 설치 및 실행은 pnpm 패키지 매니저를 통해 의존성을 설치하고 개발 또는 빌드하는 방식입니다. 자세한 사용 방법과 지원 문의는 GitHub 또는 QQ 그룹(821834289)을 통해 가능합니다. 프로젝트는 디자인과 기능성 모두에 중점을 둔, 다목적 관리자 시스템 솔루션입니다.
dify
Dify는 오픈소스 기반의 대형언어모델(LLM) 애플리케이션 개발 플랫폼입니다. 이 프로젝트의 주된 목적은 사용자가 빠르고 쉽게 AI 워크플로우를 설계, 개발, 배포할 수 있도록 돕는 것으로, 직관적인 사용자 인터페이스를 제공하며 다양한 기능을 통합하고 있습니다. 기능으로는 AI 워크플로우 구축 및 테스트, 다양한 공급자의 LLM 지원, 텍스트 및 문서 처리용 RAG 파이프라인, 사용자 정의 가능한 에이전트 구출, 프롬프트 IDE, 모델 및 인프라 모니터링, 그리고 백엔드 API 제공이 포함됩니다. 구조적으로는 Docker 기반 배포를 위한 docker-compose 환경, self-hosted 또는 클라우드 환경에서의 데브옵스 지원, Terraform 또는 AWS CDK를 이용한 클라우드 배포 가이드와 Helm 차트, YAML 또는 Terraform 스크립트 지원이 핵심입니다. 대상 사용자는 AI/ML 개발자, 연구원, 기업 프로젝트팀으로, 프로토타입부터 실서비스까지 빠르게 이동하고자 하는 모든 수준의 개발자를 위해 설계되었습니다. 기술 스택에는 다양한 프로그래밍 언어(특히 Python), Docker, Kubernetes, Terraform, AWS CDK, 그리고 여러 인프라 자동화 도구가 포함되며, 지원하는 모델은 GPT, Llama3, Mistral 등 여러 공급자와 연동됩니다. 주요 업데이트로는 최근의 클라우드 배포 가이드와 성능 모니터링, 다국어 지원 등 기능 강화가 있으며, 커뮤니티 및 기업 지원 채널 제공, GitHub 및 Discord를 통한 활발한 커뮤니티 활동이 이루어지고 있습니다. 프로젝트는 Apache 2.0 라이선스 하에 배포되어 있으며, 활발한 기여 및 커뮤니티 참여를 권장하고 있습니다. 참고 링크로는 공식 GitHub, 문서, 배포 가이드, README 파일, 커뮤니티 채널, 그리고 다양한 배포 자동화 도구들이 있습니다.
llm-course
이 프로젝트는 대형 언어 모델(LLM)에 대한 교육 및 실습 자료를 제공하는 무료 온라인 강좌입니다. 강좌는 세 부분으로 나뉘며, 기초 이론인 ‘LLM Fundamentals’, 최신 기술을 활용한 ‘The LLM Scientist’, 그리고 실제 애플리케이션 제작과 배포를 목표로 하는 ‘The LLM Engineer’로 구성되어 있습니다. 각 파트는 관련 노트북, 튜토리얼, 및 연관 연구문서 링크를 포함하여, 사용자가 단계별로 학습하며 실습할 수 있도록 설계되어 있습니다. 이 프로젝트는 Python, 딥러닝 프레임워크(PyTorch, Hugging Face Transformers), 벡터 검색(Vectors Databases), 및 자연어 처리(NLP) 기술 등 최신 머신러닝 및 NLP 기술 스택을 기반으로 하고 있으며, 다양한 Jupyter Notebook 형식의 워크북과 Colab 컬랩 노트북들이 포함되어 있습니다. 또한, LLM 모델의 파인튜닝, 양자화, 성능 최적화, 배포, 평가 방법 등 실무에 필수적인 기술들을 상세히 다루고 있어 연구자, 개발자, 학생 모두 유용하게 활용할 수 있습니다. 최근 변경 이력으로는 LLM 양자화 기법과 Fine-tuning 강좌, Mistral-7B, Llama 3 등 최신 모델 관련 튜토리얼과 블로그 포스트 업데이트가 이루어졌으며, 다양한 실습 노트북 링크와 함께 실시간 평가, 데이터 증강, 추론 최적화 등 심화 기술도 포함되어 있습니다. 사이트는 Hugging Face, ChatGPT, HuggingChat 등 인터랙티브 AI 도구와 연동되어 학습자가 실습하며 질문에 답변받을 수 있도록 지원됩니다. 특이사항으로는 이 강좌에서 작성된 ‘LLM Engineer’s Handbook’이 별도로 출판되었으며, 강좌가 항상 무료로 제공되며, 추가적인 지원을 위해 서적 구매를 권장하는 점입니다. 또한, 강좌 개념과 노트북, 도구들이 활발히 업데이트되고 있으니, 최신 자료와 링크를 참고하는 것이 좋습니다. 주요 참고 링크와 튜토리얼, 실습 노트북은 모두 GitHub, Hugging Face, Colab, 그리고 각종 벡터 데이터베이스와 모델 배포 프레임워크를 포함합니다.
public-apis
이 프로젝트는 커뮤니티와 다양한 기관이 수집하고 관리하는 공개 API 목록을 제공하는 자료입니다. 목적은 개발자, 연구자, 프로덕트 매니저 등 다양한 사용자들이 무료로 접근할 수 있는 광범위한 공개 API를 손쉽게 탐색하고 활용할 수 있도록 돕는 데 있습니다. 구조는 수 Many도, 기능별로 정리된 카테고리(예: Animals, Anime, Weather, Finance 등)로 나뉘며, 각각의 API는 이름, 설명, 인증 방법(없음, API 키, OAuth 등), HTTPS 지원 여부, CORS 가능 여부 등 상세 정보를 포함하고 있습니다. 이외에 기술 스택은 API별로 상이하며, REST, GraphQL 등 다양한 프로토콜을 지원하는 API들이 많습니다. 최근 변경 사항으로는 신규 API 추가와 기존 API의 인증 방법 업데이트, 카테고리 확장 등이 있으며, 커뮤니티 기여 가이드와 이슈, 풀리퀘스트 링크를 통해 활발히 유지보수되고 있습니다. 참고로, API 사용 시 각각의 인증 방법과 제한 사항을 숙지하고, API별 문서 및 정책을 준수하는 것이 중요합니다. 전체적으로 개발 및 연구, 데이터 분석, 엔터테인먼트, 환경, 금융, 사회 등의 다양한 분야에 걸쳐 폭넓게 활용할 수 있는 유용한 집합소입니다.
LangChain4j
LangChain4j는 Java 애플리케이션에서 대형 언어 모델(LLM)의 강력한 기능을 쉽게 활용할 수 있도록 돕는 라이브러리입니다. 이 프로젝트의 주요 목적은 다양한 LLM 공급자 및 벡터 저장소와 통합을 위한 일관된 API를 제공하여, 개발자가 여러 Proprietary API를 배우거나 구현할 필요 없이 손쉽게 모델을 교체하거나 확장할 수 있게 하는 것입니다. 이를 통해 인공지능 기반 챗봇, RAG(검색 증강 생성), 데이터 파이프라인 등 다양한 용도의 응용 프로그램 개발이 가능하며, 15개 이상의 인기 LLM 제공자와 벡터 저장소를 지원합니다. 구조적으로는 API, 툴, 프레임워크 수준의 패턴인 에이전트, 프롬프트 템플레이팅, 메모리 관리, 함수 호출 등 여러 추상화를 제공하여 저수준 문제 해결부터 고수준 워크플로우 설계까지 폭넓게 지원합니다. 기술 스택으로는 Java와 관련된 환경, 다양한 API 연동, 그리고 커뮤니티에서 축적된 기술 패턴을 활용하며, 지속적으로 업데이트와 커뮤니티 모니터링을 통해 최신 기술들을 빠르게 반영하고 있습니다. 문서와 예제는 공식 홈페이지와 GitHub 예제 저장소를 통해 제공되며, 활발한 개발 및 기여가 이루어지고 있어 사용자들이 빠르게 시작하고 확장할 수 있도록 돕고 있습니다. 최근 릴리즈와 변경사항으로는 활발한 CI/CD 진행, Nightly 빌드 및 통합 검증, 커뮤니티 피드백 반영 등이 포함됩니다. 참고 링크와 도움을 받고 싶을 경우 Discord 또는 GitHub Discussions를 활용할 수 있으며, 새로운 기능 요청이나 기여는 공식 문서의 가이드라인에 따라 진행하면 됩니다.
omn-tools
오므니툴스(omni-tools)는 자체 호스팅이 가능한 웹 애플리케이션으로, 다양한 온라인 도구를 제공하여 일상 업무를 간소화하는 것이 목적입니다. 코딩, 이미지 및 동영상 편집, PDF, 숫자 계산 등 다양한 작업을 손쉽게 수행할 수 있게 도와줍니다. 구조적으로 React와 TypeScript, Material UI를 활용하였으며, 아이콘은 Iconify에서 가져왔습니다. 사용자들은 로컬 서버 또는 Docker 환경에서 쉽게 배포하여 사용할 수 있으며, Docker와 Docker Compose를 통한 배포 방법도 명시되어 있습니다. 최신 버전은 0.4.0이며, 지속적으로 기능 확장과 업데이트가 이루어지고 있습니다. 기여 방법도 상세히 안내되어 있으며, 버그 신고, 기능 제안, 문서 개선, 풀 리퀘스트 제출이 가능합니다. 프로젝트는 MIT 라이선스를 적용받으며, GitHub과 Discord를 통한 커뮤니케이션이 지원됩니다. 주요 기능은 이미지, 동영상, 텍스트 관련 도구, 날짜 시간 계산, 수학 관련 도구, JSON, PDF, CSV 도구들을 포함하며, 앞으로도 계속 확장될 예정입니다. 이러한 도구들은 개발자, 디자이너, 일반 사용자 등 온라인 작업을 빠르고 쉽게 수행하려는 누구나 활용 가능함.
Awesome Python
Awesome Python은 파이썬 생태계의 다양한 프레임워크, 라이브러리, 도구, 리소스 등을 집대성한 의견 중심의 리스트입니다. 이 프로젝트는 파이썬 개발자들이 필요로 하는 여러 기능별 및 용도별 라이브러리들을 쉽게 찾아볼 수 있도록 목차와 상세 분류를 제공하며, 다양한 분야(예를 들어, 웹 프레임워크, 데이터 분석, 과학계산, NLP, 게임 개발, DevOps, 테스트 프레임워크 등)의 유명하고 유용한 오픈소스 라이브러리 링크를 포함하고 있습니다. 구조적으로는 카테고리별로 정리된 리스트 형식이며, 사용자 기여를 통해 지속적으로 업데이트되고 있습니다. 기술 스택은 파이썬 언어와 GitHub 호스팅을 기반으로 하며, 다양한 라이브러리들이 포함되어 있어 활용 범위가 광범위합니다. 최근 업데이트 내역은 별도로 명시되어 있지 않으나, 오픈소스 특성상 꾸준한 기여와 개편이 이루어지고 있으며, GitHub의 CONTRIBUTING 가이드라인 링크와 평가 및 피드백 채널이 제공되어 있어 사용자 참여가 활발합니다. 참고로, 이 리스트는 파이썬 커뮤니티에 유용한 정보를 제공하며, 특정 분야 또는 도구를 찾는 개발자들에게 추천할 만한 자료와 링크를 풍부하게 포함하고 있습니다. 주의할 점은, 리스트에 포함된 라이브러리 또는 툴의 호환성, 프로젝트 활성화 상태 등을 별도로 검증하는 것이 좋으며, 특정 라이브러리를 사용할 때는 공식 문서와 최신 버전을 참조하는 것이 권장됩니다.
Vosk Speech Recognition Toolkit
Vosk는 오프라인에서 작동하는 오픈소스 음성 인식 툴킷으로, 20개 이상의 언어와 방언을 지원합니다. 영어, 힌디어 영어, 독일어, 프랑스어, 스페인어, 포르투갈어, 중국어, 러시아어, 터키어, 베트남어, 이탈리아어, 네덜란드어, 카탈루냐어, 아랍어, 그리스어, 페르시아어, 필리핀어, 우크라이나어, 카자흐어, 스웨덴어, 일본어, 에스페란토, 힌두어, 체코어, 폴란드어 등이 포함됩니다. 이 모델들은 크기가 작아(50MB 정도) 지속적인 대용량 어휘 인지와 스트리밍 API를 통한 지연 없는 음성 인식, 맞춤형 어휘 조정, 화자 인식 기능도 제공합니다. Vosk는 Python, Java, Node.js, C#, C++, Rust, Go 등 여러 프로그래밍 언어와 연동되어 있어 챗봇, 스마트홈 기기, 가상 비서 등에 활용할 수 있으며, 영화 자막 생성, 강의 및 인터뷰 기록 등 다양한 분야에 사용됩니다. 또한, 작은 장치인 Raspberry Pi 또는 안드로이드 스마트폰부터 대규모 클러스터까지 확장 가능합니다. 문서 및 설치 방법, 예제, 상세 내용은 Vosk 공식 웹사이트에서 확인할 수 있습니다.