gno 是搜索知识领域的开源项目，由 gmickel 开发，2025 年首次发布。
它收录于搜索知识分类，该分类目前共有 581 个项目，GitHub 星标数为 114。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-21。MIT许可证，本地部署，完全免费。
它主要面向的使用场景是：企业内部知识库的本地化智能搜索与问答。同类可对比的替代方案包括 Danswer、RAGFlow、LocalGPT。
gno
本地文档秒搜+AI问答，隐私安全，API开放
gno 是一个本地优先的 AI 文档搜索与编辑工具，旨在解决个人和企业文档分散、检索困难的问题。它采用混合检索技术（结合关键词与向量语义），提供精准的文档查找能力，并集成 LLM 生成答案，用户可以直接提问获取基于文档内容的回复。项目提供 WebUI 界面、REST API 以及 MCP（Model Context Protocol）支持，方便接入各类 AI 客户端。核心能力包括：本地化部署保障数据隐私、混合检索提升召回率、AI 问答增强信息获取效率、以及开放的 API 生态便于二次开发。目前处于早期阶段，适合技术用户快速体验和贡献。
开源
free
办公效率
GitHub 星标
★ 114
维护状态
活跃
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类办公效率
开发团队gmickel
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，MIT许可证，本地部署，完全免费。
访问状态
是否开源是
开源协议MIT
主要语言TypeScript
技术栈/模型ai-assistant,bun,cli,code-search,document-search,embeddings,knowledge-base,llm,local-first,mcp,offline,pkm,rag,second-brain,semantic-search,typescript,vector-search
GitHub 星标★ 114
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2025-12-16 00:00:00
最近更新2026-09-21 00:00:00
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数3
使用教程
核心亮点
- 混合检索（关键词+向量）兼顾精确与语义，优于纯关键词搜索
- 提供 WebUI、REST API、MCP 三端接口，方便集成到现有 AI 工作流
- 本地部署，数据不出内网，满足隐私合规需求
不足之处
- 项目处于早期，Star 数仅 102，功能稳定性和社区支持待验证
- 文档和示例相对有限，上手门槛较高
适用场景
- 企业内部知识库的本地化智能搜索与问答
- 个人本地文档（如笔记、PDF）的快速定位与内容摘要
- 将文档检索能力接入自建 AI 助手或自动化流程
替代项目
Danswer、RAGFlow、LocalGPT
项目介绍
同类项目推荐
firecrawl
开源
网页抓取像喝水一样简单，开发者省下整周加班
The web data API to search, scrape, and interact at scale.
contoso-chat
开源
一键跑通 Azure RAG 应用，从代码到评估部署全流程
This sample has the full End2End process of creating RAG application with Prompty an···
graphify
开源
整个代码库画成一张图，找问题一眼定位
Turn any codebase, with its docs, SQL schemas, configs, and PDFs, into a queryable k···
ragflow
开源
让大模型用上你的私有知识，搭建可靠的企业级RAG应用
RAGFlow is a leading open-source Retrieval-Augmented Generation (RAG) engine that fu···