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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 550
使用教程
环境要求
- Ollama 本地运行
- Node.js 18+
- Python 3.10+
安装与启动步骤
-
1拉一个本地模型
先装 Ollama，再按 .env 里配的模型名拉下来，全程不联网也能跑。
ollama pull llama3.2 -
2配环境变量
把示例配置复制成实际配置，改模型名和向量库路径。
cp .env.example .env -
3装前端依赖
Next.js 是主界面，装完就能起。
npm install -
4一次起全套
脚本会把 Next.js、FastAPI 后端和 Streamlit 一起拉起来。
./start_all.sh -
5传两份 PDF 试问
别只传一份，检索效果要看跨文档综合能力。
如何确认成功
传两份 PDF，问一个必须同时引用两者才能回答的问题，答案里要能看到两个来源文件的引用标注
注意事项
- PDF 全程不出本机，适合处理不能外传的文档。
- 检索层是 LangChain + ChromaDB 的多查询检索，不是简单关键词匹配。
- Next.js 是推荐界面，Streamlit 和 Jupyter 更适合调参试验。
- 文档一多入库就慢，先小批量验证切块效果再扩容。
核心亮点
- 全栈 TypeScript 实现，前后端一体，易于理解和修改
- 完全本地化运行，数据隐私安全，无需联网
- 演示了完整的 RAG 流程，从 PDF 解析到检索生成，学习价值高
不足之处
- 早期项目，文档和社区支持待观察
- 可能缺少对复杂 PDF 格式（如扫描件、表格）的优化处理
- 性能受限于本地硬件资源
适用场景
- 本地知识库问答，如个人文档管理
- 学习 RAG 架构和本地 LLM 应用开发
- 离线环境下的 PDF 内容检索与问答
替代项目
LangChain + Chroma、PrivateGPT、LlamaIndex
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