Lumos

本地模型驱动，边浏览网页边提问，隐私安全不泄露。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署开源模型 🍴 复刻 109 🐛 待处理 25 👀 关注 10

GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 1510

维护状态低维护

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源项目，MIT许可证，本地部署，完全免费。

项目预览

项目数据

分类开源模型

开发团队andrewnguonly

GitHubhttps://github.com/andrewnguonly/Lumos

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，MIT许可证，本地部署，完全免费。

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议MIT

主要语言TypeScript

技术栈/模型chrome-extension,langchain,langchain-js,llm,ollama,react,typescript,webpack

GitHub 星标★ 1510

上线时间2023-11-13 00:00:00

代码更新2025-01-26

仓库体积10.8 MB

本站数据更新2026-11-11

维护状态低维护

收录时间2026-08-09

浏览次数3

项目介绍

Lumos 是一个基于本地大语言模型（LLM）的 RAG 网页浏览助手，旨在为用户提供私密、可控的 AI 辅助浏览体验。它通过检索增强生成（RAG）技术，让本地模型能够理解并回答与当前网页内容相关的问题，无需将数据发送到云端。Lumos 解决了在线浏览时信息过载和隐私泄露的问题，核心能力包括：本地化推理、网页内容理解、智能问答、以及作为浏览器扩展的便捷交互。它支持多种本地模型后端，并提供了简洁的用户界面，让用户能够在不离开浏览器的情况下，快速获取网页信息的摘要、解释或进行深度查询。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 1510

技术标签

chrome-extension langchain langchain-js llm ollama

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：进阶约 20 分钟部署方式：浏览器扩展 6 步

环境要求

本地 Ollama 服务（可原生安装或用 Docker 运行）
Node.js 与 npm（用于构建扩展）
Chrome 浏览器（支持加载未打包扩展）
可访问 GitHub 的网络环境（克隆仓库）

安装与启动步骤

1安装 Ollama

Lumos 依赖本地 Ollama 提供推理能力，前往 Ollama 官网下载并安装到本机，安装后确认服务可用。
2启动 Ollama 服务

也可用 Docker 运行 Ollama 容器。因 Chrome 扩展的安全限制，必须把 OLLAMA_ORIGINS 设为 chrome-extension://*。
```
docker run -e OLLAMA_ORIGINS="chrome-extension://*" -d -v ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama
```
3克隆项目代码

把 Lumos 仓库克隆到本地，后续所有构建命令都在该目录中执行。
```
git clone https://github.com/andrewnguonly/Lumos.git
```
4安装项目依赖

进入项目目录后用 npm 安装 TypeScript、React、LangChain 等依赖，耗时取决于网络。
```
cd Lumos
npm install
```
5构建扩展产物

执行构建脚本，把应用打包为生产版本输出到 dist 目录，这是加载扩展时要用到的文件夹。
```
npm run build
```
6加载未打包扩展

打开 chrome://extensions，开启右上角开发者模式，点击“加载已解压的扩展程序”并选择 dist 目录。

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`OLLAMA_ORIGINS`	是	允许 Chrome 扩展跨域访问本地 Ollama 服务，不设置会连接失败	`chrome-extension://*`
`ollama:/root/.ollama`	否	Docker 数据卷，持久化保存本地模型，避免容器重建后重新下载	`ollama:/root/.ollama`