用 Python 写的透明 RAG 参考实现，把 FAISS 向量检索和 BM25 关键词检索做混合召回再重排，配 Gradio 界面和 FastAPI 接口，方便本地搭文档问答。
开源的 RAG 文档问答工具，上传文档后即可用大模型对话检索，快速搭建私有知识库问答。
面向智能体的 RAG 检索引擎，把文档解析、知识编译和上下文管理整合成一套基础设施，帮 Agent 稳定拿到高质量检索结果。
基于大模型和 RAG 的 AI 问答搜索引擎，接入 SearXNG 检索后生成带引用的答案，适合自建类似 Perplexica 的智能搜索服务。
基于 Langchain 和 ChatGLM、Qwen、Llama 等本地大模型搭建的知识库问答应用，支持 RAG 检索增强与 Agent 能力，可离线部署私有文档问答系统。
面向 RAG 的文档索引方案，不依赖向量数据库，用推理方式定位和检索文档内容，适合构建 Agent 式检索流程。
开源企业级智能体平台，可快速搭建基于知识库的问答助手和 Agent，支持接入 DeepSeek、Llama 等大模型与 MCP 工具。
面向企业私有化部署的 AI 平台，可搭建智能体、助手和文档检索问答，支持多模型接入、深度研究与 API 连接。
可自托管的个人 AI 第二大脑，能从网页和本地文档中检索答案，支持自定义智能体、定时自动化和深度研究，兼容多种在线或本地大模型。
开源自托管的 Notebook LM 替代品，能上传资料让 AI 帮你整理笔记、生成摘要和问答，比原版更灵活、功能更多。
用小型专用模型搭建企业级 RAG 流水线的统一框架，覆盖文档解析、检索和智能体编排，适合在本地或私有环境部署。
本地个人图书管理员 Agent，能解析电脑里的文档并建立向量索引，让你用自然语言问答检索文件、整理资料和记住重要信息。
面向 AI 应用的文档处理与 RAG 框架，把私有数据接入大模型，支持构建检索增强、智能体和多智能体应用。
基于 Claude Code 的求职自动化框架，在本地评估职位、定制简历、撰写求职信并准备面试，数据自己掌控。
本地优先的 AI 智能体工作台，把文档、对话和工具整合成可私有部署的知识库与代理，数据留在自己机器上，不用租用云端智能服务。
本地部署的 NotebookLM 替代品，AI 智能体能自动检索、改写和编辑你的文档，数据不出内网，适合对隐私敏感的研究场景。
给 Obsidian 加一个自组织的 AI 第二大脑，丢进任意资料，Claude Code 会自动阅读、建立链接并归档成纯 Markdown 知识图谱，数据完全归你所有。
一站式多模态 RAG 框架，把文本、图像等不同模态的检索与生成统一到同一套流程里，省去自己拼接多个组件的麻烦。
给 AI Agent 提供可移植的长期记忆层，本地优先、Markdown 原生、用户自持，跨应用和工具持续演化。
在个人设备上本地跑 RAG 的向量索引库，用图结构剪枝把索引体积压掉 97%，兼顾检索速度和准确率，数据不出本机。
给 ChatGPT 接上 Pinecone 向量库做长期记忆，上传 PDF、txt、epub 等文件就能基于自己的知识库问答，前端用 React 实现。
面向科研场景的人机协作工作台，支持 PDF 带引用问答、文献库管理和写作，补上 Zotero 与 AI Agent 之间的上下文断点。
给纯文本大模型补上视觉能力的工具箱，一行安装即可粘贴图片识别、多图问答、长截图 OCR 和截图还原前端 UI，还能做像素对比与元素定位。
把 Obsidian 笔记和 PDF 自动整理成带实体页、概念页的互链知识库，并支持基于图谱的问答，数据全程留在本地。
爬取网页或读取 PDF、DOCX、TXT 并抽取正文，再用向量检索让 ChatGPT 基于内容回答问题或生成摘要。
截屏后调用大模型识别并解答屏幕内容，代码报错、题目图表、外文资料框选即得答案，常驻后台可当面试或刷题助手。
一款跨平台桌面应用，能基于本地文件用 AI 写作和分析，逐句核对引用与数据后导出 Word，还支持会议记录。
把技术书 PDF 转成 Claude Code 技能包，方便边工作边查阅和学习，省去手动整理笔记的麻烦。
在 Obsidian 里直接读 EPUB、FB2 和 PDF，支持划线批注、就地调用 AI 问答，笔记能自动链回原文位置。