NanoSage

本地 LLM 驱动,递归搜索+知识图谱,快速吃透复杂主题

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 35 🐛 待处理 5 👀 关注 10
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 265
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,Apache-2.0许可证,本地部署,完全免费。

项目预览

NanoSage 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masterFoad
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0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Apache-2.0
主要语言Python
技术栈/模型ai-researcher,algorithms,cli,gemma,knowledge-base,local,monte-carlo-search,nanosage,ollama,python3,rag,recursive-search,report,small-language-models
GitHub 星标★ 265
上线时间2025-02-09 00:00:00
代码更新2026-10-26
仓库体积325 KB
本站数据更新2026-11-09
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数2

项目介绍

NanoSage 是一个本地优先的智能搜索与知识探索工具,利用本地大语言模型(LLM)实现递归搜索和智能知识整理。它解决的是传统搜索引擎返回大量无关结果、用户难以快速定位和整合信息的问题。核心能力包括:通过递归搜索自动深入挖掘相关链接,结合本地 LLM 对内容进行摘要、提炼和关联,构建结构化的知识图谱,帮助用户高效探索复杂主题。项目完全本地运行,保护隐私,无需云端 API,适合对数据敏感或希望离线使用的用户。其技术栈基于 Python,设计轻量,易于扩展和集成。

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 ★ 265

核心亮点

  • 递归搜索自动深挖相关链接,减少手动跳转
  • 本地 LLM 处理,隐私安全且无需联网
  • 生成结构化知识图谱,便于关联理解

不足之处

  • 早期项目,功能完善度和稳定性待验证
  • 依赖本地 LLM 性能,低配设备可能响应慢

适用场景

  • 学术研究时快速梳理文献关联
  • 技术调研时自动挖掘相关资源
  • 隐私敏感场景下离线搜索与知识整理

替代项目

Khoj、Perplexica、LocalGPT

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