llm-search

用自然语言问本地文档，秒级精准找答案

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 对话助手 🍴 复刻 70 🐛 待处理 6 👀 关注 12
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 664
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

llm-search 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类对话助手
开发团队snexus
GitHubhttps://github.com/snexus/llm-search
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Jupyter Notebook
技术栈/模型chatbot,chroma,hyde,langchain-python,large-language-models,llm,mcp,openai-chatgpt,rag,reranking,retrieval-augmented-generation,splade,streamlit
GitHub 星标★ 664
上线时间2023-04-14 00:00:00
代码更新2026-01-17
仓库体积13.8 MB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

llm-search 是一个基于大型语言模型（LLM）的本地文档智能查询工具，旨在解决用户从海量本地文件中快速、准确地获取信息的问题。它利用检索增强生成（RAG）技术，结合 Chroma 向量数据库、HyDE（假设性文档嵌入）和重排序（Reranking）机制，显著提升检索精度与回答质量。项目支持多种文档格式，并提供聊天机器人交互界面，用户可以用自然语言提问，系统会从本地文档中检索相关片段并生成带引用的答案。此外，它还支持 MCP（模型上下文协议），便于集成到其他 AI 工具链中。核心能力包括：本地化部署保障数据隐私、混合检索策略增强语义理解、以及灵活的扩展性。项目基于 Jupyter Notebook 开发，适合技术用户快速上手和二次开发。

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 ★ 664

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 35 分钟 部署方式：本地安装 4 步

环境要求

  • Python 3.9+
  • 模型服务
  • 本地文档

安装与启动步骤

  1. 1安装

    基于 YAML 配置的本地文档问答包。

    pip install llm-search

  2. 2写一份配置

    文档路径、模型、检索参数都在 YAML 里，比写代码快。

  3. 3建索引

    首次要花时间切分与嵌入。

  4. 4问一个问题

    看返回是否带出处，不带出处难判断可信度。

如何确认成功

能就文档内容给出带出处的回答

注意事项

  • 配置驱动降低门槛，但复杂需求还是要写代码。
  • 文档更新后要重建索引。

核心亮点

  • 采用 HyDE 与重排序技术，检索准确率高于普通向量搜索
  • 支持 MCP 协议，可无缝接入 Claude 等 AI 助手生态
  • 基于 Chroma 本地向量库，数据不出域，隐私安全

不足之处

  • 项目处于早期阶段，文档和社区支持尚不完善
  • 主要面向技术用户，非技术人员部署门槛较高

适用场景

  • 个人知识库管理，快速查找笔记、PDF 中的关键信息
  • 企业内部文档检索，合规要求下实现私有化 AI 问答
  • 研究员或律师等职业，从大量文献中提取证据和观点

替代项目

LangChain、LlamaIndex、Dify

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