한글(HWP)·PDF·워드·엑셀·PPT를 그냥 올리기만 하세요. AI가 읽고 정리해서 검색되는 문서 사이트와, ChatGPT·Claude가 바로 쓰는 회사의 세컨드 브레인(MCP)이 동시에 만들어져요. 비공개로 잠그면 팀 전용 지식창고, 공개하면 깃북형 문서 사이트예요. 신용카드 없이 시작하고, AI 연결은 무료 플랜에도 다 들어 있어요. Just upload your HWP, PDF, Word, Excel, and PowerPoint files. AI reads and organizes them into a searchable doc site and a company second brain (MCP) that ChatGPT and Claude use right away — both at once. Lock it for a private team knowledge store, or publish it as a GitBook-style doc site. No credit card to start, and AI access is included on the free plan.
직장인은 업무 시간의 25%를 답을 찾는 데 써요 (Atlassian 2025). 그래서 기업 생성형 AI의 51%가 회사 문서를 검색해 답하는 RAG 방식이고 (Menlo Ventures), 지식관리 소프트웨어 시장은 2031년 376억 달러까지 커져요 (Mordor Intelligence). 읽는 쪽도 바뀌었어요 — 검증된 봇 트래픽의 20%가 AI 크롤러고, AI 에이전트가 사용자 대신 읽어 가는 크롤링은 한 해에 15배 늘었어요 (Cloudflare 2025). 그런데 한글 파일과 스캔본을 그대로 주면 AI는 못 읽거나 엉뚱한 답을 해요. AI를 잘 쓰는 회사의 첫걸음은 회사 문서를 AI가 알아듣게 정리하는 거예요. Knowledge workers spend 25% of their time just searching for answers (Atlassian 2025). That's why 51% of enterprise generative AI uses RAG — retrieving company documents to answer (Menlo Ventures) — and why the knowledge-management software market reaches $37.6B by 2031 (Mordor Intelligence). The reader has changed too: AI crawlers make up 20% of verified bot traffic, and crawling by AI agents acting for users grew 15x in a year (Cloudflare 2025). Yet hand AI a Korean HWP file or a scan as-is, and it either can't read it or answers wrong. The first step to using AI well is organizing company documents so AI can understand them.
지금까지의 선택지는 둘이었어요. 문서 사이트 도구는 사이트마다·사람마다 요금을 받아요 — GitBook은 사이트당 월 65달러에 편집자 1명당 월 12달러가 더 붙어요 (GitBook Pricing). 사내 RAG 프로젝트는 문서 전처리·청킹·임베딩·벡터DB·검색 튜닝을 컨설팅으로 하느라 수천만 원에 몇 달이 걸려요. 그 사이 AI 쪽은 이미 준비됐어요 — 공개 MCP 서버가 1만 개를 넘었어요 (Anthropic 2025). 한글 문서를 그대로 올려 사람과 AI가 같이 쓰는 지식으로 만드는 도구가 없었어요. 위즈덤베이스는 그 8단계를 전부 자동으로 돌려요 — 고객이 하는 건 문서를 올리는 것뿐이에요. Until now there were two options. Doc-site tools charge per site and per seat — GitBook is $65 per site a month plus $12 per editor (GitBook Pricing). Internal RAG projects farm out preprocessing, chunking, embeddings, vector databases, and search tuning to consultants, costing tens of thousands of dollars and months. Meanwhile the AI side is ready — public MCP servers have passed 10,000 (Anthropic 2025). Nothing let you upload Korean documents as-is and get knowledge people and AI use together. Wisdombase runs all eight steps automatically — all you do is upload.
한글(HWP)·PDF·워드·엑셀·PPT·HTML·EPUB에 스캔 이미지까지 19종을 그대로 올리면 페이지가 돼요. 스캔본과 사진 속 글자도 자동으로 읽고, 홈페이지는 주소만 넣으면 최대 200페이지를 통째로 옮겨 와요.Upload HWP, PDF, Word, Excel, PowerPoint, HTML, EPUB, and scanned images — 19 formats — and they become pages. Text in scans and photos is read automatically, and a website moves over whole, up to 200 pages, from just its URL.
변환되자마자 검색되고 링크로 공유할 수 있어요Searchable and shareable the moment it converts
본문 추출, 마크다운 변환, 주제 분석과 목차 구조화, 문서 성격에 맞는 청킹과 임베딩까지 자동으로 진행돼요. 규정은 조항 단위로, 설명서는 절 단위로 — AI가 문서마다 다르게 쪼개요. 청킹이나 벡터DB가 뭔지 몰라도 돼요.Extraction, Markdown conversion, topic analysis with TOC structuring, and chunking and embedding matched to each document all happen on their own. Policies split by clause, manuals by section — the AI decides per document. You never need to know what chunking or a vector database is.
커피 한 잔 내리는 사이에 사이트와 세컨드 브레인이 같이 나와요A doc site and a second brain, in the time it takes to brew a coffee
MCP 서버 주소를 ChatGPT·Claude 커넥터나 Claude Code·Cursor에 붙이면 검색·읽기 도구가 바로 생겨요. AI 도구들이 관례적으로 먼저 찾는 llms.txt와 페이지별 .md 원문도 자동으로 만들어 두고, 사람이 보는 화면은 그대로 예뻐요.Paste the MCP server address into a ChatGPT or Claude connector — or Claude Code and Cursor — and search and read tools appear instantly. The llms.txt file and per-page .md source that AI tools look for by convention are generated automatically, while the human-facing site stays beautiful.
MCP = AI 도구가 외부 지식을 읽는 표준 연결 방식이에요MCP is the standard way AI tools read outside knowledge
뜻이 비슷한 문장을 찾는 의미 검색과 낱말이 정확히 맞는 전문 검색을 함께 돌려 순위를 합쳐요. AI는 목차 → 섹션 요약 → 필요한 섹션 순서로 읽어서, 읽는 양이 문서 크기가 아니라 질문 크기에 비례해요.Semantic search for similar meaning and full-text search for exact words run together, and their rankings are fused. AI reads TOC first, then section summaries, then only the sections it needs — so what it reads scales with the question, not the document.
질문과 상관없는 부분은 아예 읽지 않아요Irrelevant parts are never read at all
주제 → 묶음 → 페이지로 정리된 깃북형 사이트에 전체 검색, 목차, 이전/다음, 휴대폰 화면까지 갖춰져요. 우리 회사 주소로 열고(HTTPS 자동), 문서로 답하는 챗봇을 홈페이지에 코드 한 줄로 붙일 수 있어요. 고치고 싶은 곳은 눌러서 바로 고치고, 최근 30개 버전이 자동 보관돼요.A GitBook-style site organized into topics, groups, and pages, with full search, TOC, prev/next, and mobile layouts. Serve it on your own domain (HTTPS automatic), and drop a chatbot that answers from your docs onto your homepage with one line of code. Click to edit anywhere, with the last 30 versions kept automatically.
"그 파일 어디 있어요?" 질문이 사라져요"Where's that file?" stops being a question
비공개로 잠근 브레인은 팀 구성원은 로그인으로, AI는 개인별 접근키로만 읽어요. MCP·.md·llms.txt 같은 AI 표면도 전부 같이 잠기고, 누가 언제 AI로 썼는지 관리 화면에서 보여요. 퇴사자가 생기면 그 사람 키만 회수하면 끝이에요.A private brain is readable by team members through login and by AI only through personal access keys. The AI surfaces — MCP, .md, llms.txt — lock down with it, and the admin view shows who used it via AI and when. When someone leaves, revoke just their key.
요금제가 내려가거나 만료돼도 비공개는 끝까지 비공개예요Downgrade or expire — private stays private
변환용 원본은 본문 추출이 끝나는 즉시 삭제되고, 검색용 문서 조각과 임베딩 벡터까지 AES-256으로 암호화해 저장해요. 저장·검색·임베딩 전 구간이 국내 서버에서 처리되고, 고객 문서는 어떤 AI 모델의 학습에도 쓰지 않아요. 지우면 본문·색인·임베딩·버전 기록까지 즉시 사라져요.Originals are deleted the moment text extraction finishes; searchable chunks and even embedding vectors are stored AES-256 encrypted. Storage, search, and embedding all run on servers in Korea, and customer documents never train any AI model. Delete, and the text, index, embeddings, and version history vanish immediately.
국외 이전 검토가 부담스러운 공공·금융에 특히 중요해요Crucial for public-sector and finance teams wary of cross-border transfers
Claude Code·Cursor 같은 에이전트는 세션이 끝나면 배운 걸 전부 잊어요. 브레인을 연결하면 일하며 배운 함정과 해결책이 조직의 기억으로 쌓이고, 다음 에이전트는 그 기억을 읽고 시작해요. 지침 두 줄이면 되고, 시크릿은 차단되고 사람이 검수해요.Agents like Claude Code and Cursor forget everything when a session ends. Connect a brain and the traps and fixes they learn on the job accumulate as organizational memory, so the next agent starts by reading it. Two lines in the agent instructions is all it takes; secrets are blocked and humans review.
월요일의 3시간이 수요일엔 10초가 돼요 — Team 플랜Monday's three hours become Wednesday's ten seconds — Team plan
AI를 잘 쓰는 회사의 첫걸음은 회사 문서를 AI가 알아듣게 정리하는 거예요. 위즈덤베이스의 목표는 그 정리를 사람이 하지 않게 만드는 것 — 문서를 올리는 순간 사람이 보는 사이트와 AI가 읽는 표면이 같이 만들어지고, 에이전트가 일하며 배운 것까지 같은 곳에 쌓이는 회사의 세컨드 브레인이에요. 웍스AI가 그 지식으로 답하고, 튜니아와 코어핀이 올라오는 문서의 개인정보와 보안 등급을 걸러주고, 메모리허브가 사용자별 기억을 맡아요 — 회사 지식의 전 구간을 AI3가 이어요. The first step to using AI well is organizing company documents so AI can understand them. Wisdombase's goal is to make sure no human has to do that organizing: the moment a document is uploaded, a site for people and a surface for AI are built together, and what agents learn on the job accumulates in the same place — a company's second brain. WrksAI answers from that knowledge, Tunia and Corepin screen uploaded documents for personal data and security grade, and MemoryHub handles per-user memory. AI3 connects the whole span of company knowledge.
목표 — 문서를 올리는 것 말고는 아무것도 안 하게Goal — nothing to do but uploadIT 부서 승인도 예산 품의도 없이, 총무·인사 담당자가 문서 스무 개를 올리는 것으로 시작해요. 카톡·메일·공유 폴더를 뒤지던 질문이 검색 한 번으로 끝나고, 웍스AI나 ChatGPT가 우리 규정으로 답해요.No IT approval, no budget request — an HR or operations manager starts by uploading twenty documents. Questions that meant digging through chats, mail, and shared folders end in one search, and WrksAI or ChatGPT answers from your own policies.
공개 문서 사이트를 우리 도메인으로 열고, 홈페이지에 문서로 답하는 챗봇을 붙이면 문의가 줄고 영업 자료로도 그대로 써요. 페이지마다 .md 원문이 열려 AI 도구와도 잘 맞고, 버전이 남아야 하는 정책·약관에도 딱이에요.Publish a public doc site on your own domain, add a chatbot that answers from it, and support tickets drop while the docs double as sales material. Every page opens as .md, so AI tools love it — and versioned policies and terms fit right in.
저장·검색·임베딩 전 구간이 국내 서버에서 처리되고 문서는 학습에 쓰지 않아요. 기관 도메인으로 안내 페이지를 열면 담당자가 바뀌어도 기록이 남고, 온프레미스·SSO·보안 검토·계약서가 필요하면 Enterprise로 진행해요.Storage, search, and embedding all stay on servers in Korea, and documents are never used for training. Open an information site on your institution's domain and the record survives staff turnover — and when you need on-premises, SSO, security review, or contracts, Enterprise covers it.