도구별 실전 가이드 · 공식 정보 확인 2026-08-20
ChatLab 사용법: 무료로 시작하는 가장 현실적인 방법
내보낸 채팅 기록을 분류하고 주제·사용 패턴을 시각화해 대화 아카이브를 분석한다. ChatLab의 첫 실전 과제는 “개인정보를 지운 샘플 대화 열 건의 주제 분포를 계산한다”이며, 이 흐름을 직접 통제할 사람에게 맞습니다.
이럴 때 맞습니다
- “업무, 학습, 여행 태그가 섞인 익명 JSON 대화 파일” 같은 입력으로 ChatLab의 핵심 기능을 시험하려는 사람
- 열 건이 빠짐없이 집계되고 원문에서 확인 가능한 주제와 시각화 비율이 일치한다. 기준으로 ChatLab 결과를 직접 검수할 수 있는 경우
- Desktop 환경에서 AGPL-3.0 코드를 직접 설치·관리하려는 작업
이럴 때는 멈추세요
- 로컬 우선 AI 대화 기록 분석 데스크톱 앱 설치·모델 준비·업데이트를 관리하지 않고 즉시 완성된 서비스를 원하는 경우
- 다음 위험을 사람이 확인할 수 없는 작업: 채팅 내보내기에는 계정명·소스코드·건강 정보 같은 민감 데이터가 섞일 수 있어 AI 분석 경로와 로컬 저장 위치를 확인해야 한다.
처음 해볼 작업 3가지
익명 JSON 가져오기
개인 식별자를 지운 열 건만 프로젝트에 들어간다.
주제 분류·시각화
열 대화가 세 주제로 분류된다.
차트에서 원문 역추적
각 숫자가 해당 익명 대화와 연결된다.
무료 조건과 주의점
AGPL-3.0 오픈소스 소프트웨어는 횟수 제한 없이 실행 가능. 연결한 모델 API·서버·GPU 비용은 별도
AGPL-3.0 오픈소스 소프트웨어는 횟수 제한 없이 실행 가능. 연결한 모델 API·서버·GPU 비용은 별도
AGPL-3.0 라이선스의 고지·소스 공개·동일 라이선스 등 조건을 확인해야 합니다.
채팅 내보내기에는 계정명·소스코드·건강 정보 같은 민감 데이터가 섞일 수 있어 AI 분석 경로와 로컬 저장 위치를 확인해야 한다.