ArkhamMirror

本地AI情报库，让调查记者在海量文档中秒搜线索

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 搜索知识 🍴 复刻 50 👀 关注 8
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 502
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

ArkhamMirror 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类搜索知识
开发团队mantisfury
GitHubhttps://github.com/mantisfury/ArkhamMirror
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Python
技术栈/模型air-gapped,data-visualization,digital-forensics,docker,document-intelligence,edge-ai,entity-extraction,intelligence-analysis,investigative-journalism,knowledge-graph,local-llm,ocr,offline-ai,open-source,osint,palantir-alternative,privacy-first,rag,self-hosted,semantic-search
GitHub 星标★ 502
上线时间2025-11-25 00:00:00
代码更新2026-01-25
仓库体积30.1 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

ArkhamMirror 是一个本地优先的 AI 文档情报平台，专为调查记者设计。它解决了调查报道中大量文档难以快速检索、关联和提取关键信息的问题。核心能力包括：本地化部署保障数据隐私，支持多种文档格式的导入与解析，利用 AI 进行语义搜索、实体识别和关系抽取，帮助记者在庞杂资料中发现线索和证据链。平台强调离线可用，不依赖云端服务，确保敏感信息的安全。

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 ★ 502

使用教程

难度：进阶 约 50 分钟 部署方式：本地构建 5 步

环境要求

  • Python 3.10+
  • Node.js
  • 模型凭据

安装与启动步骤

  1. 1装包

    以可编辑方式装进环境。

    pip install -e .

  2. 2备语言模型资源

    它依赖一个分词与语言模型包。

    python -m spacy download en_core_web_sm

  3. 3装前端依赖

    前端单独一份。

    npm install

  4. 4起后端

    接口服务在本地端口。

    python -m uvicorn arkham_frame.main:app --host 127.0.0.1 --port 8100

  5. 5起前端

    另开终端。

    npm run dev

如何确认成功

前后端起来后能在界面里发起一次分析，鼠标悬停在任意结论上能看到支撑它的原始出处

注意事项

  • 它给分析结论加上可追溯的依据链，每个判断都能点回原文。
  • 支持本地与云端模型一键切换。
  • 前后端分开起，两个终端都要开。
  • 溯源链是这个项目最有价值的部分，验收要盯住。

核心亮点

  • 本地优先架构，数据不出设备，适合处理敏感调查材料
  • 集成语义搜索与实体关系抽取，能快速定位人物、组织、事件关联
  • 支持多格式文档（PDF、Word等）批量导入，并自动建立索引

不足之处

  • 早期项目，功能完整性和稳定性有待验证
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 调查记者分析泄露文件或内部资料，快速定位关键人物和事件
  • 非政府组织或律所进行合规审查，从大量合同中提取风险条款
  • 学术研究者梳理文献综述，自动关联不同论文中的观点和实验

替代项目

Haystack、DocSearch、Open Semantic Search

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