API 설정

외부 서비스를 부를 때 쓰는 자격 증명을 여기 한 곳에서 등록합니다.

키는 이 컴퓨터의 로컬 DB(data/archive.db)에만 저장되고, 화면에는 저장된 값의 앞 6자·뒤 4자만 보입니다 — 다시 꺼내 보는 경로는 없으니 잊었다면 새 키로 교체하세요.

LLM 공급사

이 저장소를 만들면서 실제 응답으로 확인한 것은 Anthropic 경로뿐입니다 — OpenAI·Google Gemini는 각 공급사 문서대로 작성했을 뿐이고, 실패하면 오류를 그대로 보여 드립니다.

Anthropic

키 설정됨 sk-ant…bgAA이 설치에서 LLM 호출 성공

이 공급사를 고르면 claude-sonnet-5로 부릅니다 · 마지막 성공 2026-08-17 17:08 (claude-sonnet-5)

음성 전사(STT) 불가 — 이 공급사에는 전사 엔드포인트가 없습니다

OpenAI

키 설정됨 sk-svc…LeYA이 설치에서 LLM 호출 성공

이 공급사를 고르면 gpt-4.1-mini로 부릅니다 · 마지막 성공 2026-08-17 17:26 (gpt-4.1-mini-2025-04-14)

음성 전사(STT) whisper-1 — 아직 성공 기록 없음

Google Gemini

키 없음LLM 호출 성공 기록 없음

이 공급사를 고르면 gemini-3.6-flash로 부릅니다

음성 전사(STT) gemini-3.6-flash — 아직 성공 기록 없음

Ollama (로컬)

키 없음 — 이 컴퓨터에서 돕니다LLM 호출 성공 기록 없음

이 공급사를 고르면 exaone3.5:2.4b로 부릅니다 (설치 목록에서 확인되지 않은 이름)

음성 전사(STT) 불가 — 이 공급사에는 전사 엔드포인트가 없습니다

기동 안 됨

https://ollama.com/download 설치 후 터미널에서 ollama pull exaone3.5:2.4b를 실행하고 다시 감지를 누르세요. (:2.4b 태그까지 적어야 약 1.5GB짜리 작은 판을 받습니다 — 태그를 빼면 exaone3.5:latest(약 4.4GB)가 옵니다.)

로컬 소형 모델은 결과 편차가 큽니다 — 같은 본문에서도 뽑히는 개체가 회마다 달라질 수 있습니다.

한 단락을 뽑는 데 수십 초~수 분이 걸립니다 — 이 컴퓨터의 CPU/GPU로 돌기 때문입니다. 특히 처음 부를 때는 모델을 메모리에 올리느라 더 걸립니다. 답이 늦다고 멈춘 것이 아닙니다.모델은 이 컴퓨터의 메모리보다 작아야 합니다 — 이 앱이 받아 주는 exaone3.5:2.4b(약 1.5GB)가 이 기계에서 완주가 확인된 크기입니다.

기본 공급사

쓰는 자리에서 따로 고르지 않았을 때의 첫 선택지입니다 — 모델은 위 공급사 카드에서 고릅니다.

모델 claude-sonnet-5 — 위 Anthropic 카드에서 바꿉니다.

Omeka S 연결 — 입력은 발행 화면에서. 여기는 상태만 보여줍니다.

항목	상태	쓰임
서버 주소	https://nara.alab.kr	코드에 고정된 값입니다 — 화면에서 바꾸지 않습니다.
발행 키(팀)	없음	개체를 Omeka S 아이템으로 올립니다.

발행 화면에서 입력

이 자격 증명이 쓰이는 곳

화면	키 없이 되는 것	키가 있어야 되는 것
AP 그라운딩 ② 일괄 추출	선택 추출 · 로컬 사전 매칭 · Ollama(이 컴퓨터에서 도는 LLM)로 ①~⑧ 완주	LLM이 새 개체 후보를 제안
AP 그라운딩 ① 음성 전사	로컬 모델 전사(내려받아 이 컴퓨터에서 실행)	STT API 전사 — OpenAI · Gemini만
탐색 자연어 검색	표 검색 · 미리 만든 SPARQL · 편집기 직접 실행	질문을 SPARQL 질의문으로 바꿔 주기
발행 Omeka S	스타터킷 파일(`graph.ttl`·CSV·자산) 내보내기	Omeka S 아이템으로 올리기