mememo

在浏览器里跑向量搜索和 RAG,无需后端,隐私又快速

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 12 🐛 待处理 1 👀 关注 3
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 167
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源库,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。

项目预览

mememo 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poloclub
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源库,MIT许可证,完全免费,可自行部署使用。
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browser,document-search,gen-ai,image-search,llm,rag,vector-database,vector-search
GitHub 星标★ 167
上线时间2024-01-28 00:00:00
代码更新2024-08-15
仓库体积68.3 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数3

项目介绍

mememo 是一个基于 TypeScript 的 JavaScript 库,旨在将向量搜索和 RAG(检索增强生成)能力直接带入浏览器端。它解决了传统向量数据库和 RAG 服务依赖后端服务器的问题,让开发者能够在纯前端环境中实现语义搜索、相似度匹配和基于上下文的文本生成。核心能力包括:本地向量索引与存储、多种嵌入模型接入(如 OpenAI、Hugging Face)、支持 HNSW 等近似最近邻算法、以及与主流前端框架无缝集成。通过 mememo,开发者可以构建隐私敏感、离线可用或低延迟的搜索应用,例如本地文档问答、个性化推荐、知识库检索等,无需搭建复杂的基础设施。

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 ★ 167

核心亮点

  • 纯浏览器端运行,数据不出本地,隐私性强且无需服务器成本
  • 支持多种嵌入模型和向量索引算法,灵活适配不同场景
  • API 设计简洁,与前端框架集成容易,上手快

不足之处

  • 浏览器端性能受限于设备算力,大规模数据下可能卡顿
  • 文档和示例较少,社区生态尚在早期

适用场景

  • 本地文档智能问答,如个人知识库助手
  • 离线或弱网环境下的语义搜索应用
  • 隐私敏感场景,如医疗、金融数据的本地检索

替代项目

HNSWLib、LanceDB、Vectra

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