LEANN
LEANN est une base de données vectorielle locale et un moteur RAG qui recalculent les embeddings à la demande. Il indexe des millions de documents personnels en gigaoctets, préserve la précision grâce à l'élagage de graphes, et prend en charge des LLM compatibles OpenAI ou locaux pour une recherche rapide, privée et portable.
Vue d’ensemble
Dirigez LEANN vers des documents ou sources de données personnelles, choisissez HNSW ou DiskANN, et configurez un moteur LLM. Au moment de la requête, il parcourt un graphe élagué, calcule les embeddings manquants, classe les voisins avant de fournir le contexte à votre modèle pour la recherche et le chat, sans nécessiter de cloud.
Fonctionnalités et architecture
LEANN convient aux ingénieurs, chercheurs et professionnels soucieux de la confidentialité qui ont besoin d'une recherche rapide et précise sur des connaissances personnelles ou d'équipe étendues sans louer une base vectorielle. Il est aussi utile pour les développeurs indépendants prototypant des agents, les laboratoires d'entreprise validant le RAG local, et les équipes créant des bases de connaissances portables et durables entre ordinateurs portables et stations de travail.
- Indexez des millions de fragments avec HNSW ou DiskANN sur du matériel grand public.
- Recalculez les embeddings à la demande en utilisant un graphe élagué qui préserve les degrés élevés.
- Recherchez mails personnels, conversations, historique de navigation, documents et code en toute sécurité hors ligne.
- Utilisez des API compatibles OpenAI ou des moteurs locaux comme Ollama et vLLM.
- Exportez les index, changez d’appareil, et conservez une qualité de recherche identique et reproductible.
Points forts
Avis de la rédaction
Installez via uv et pip (uv pip install leann), ou compilez depuis la source pour activer DiskANN. Créez un index avec LeannBuilder, ou lancez les CLI exemples pour documents, code, emails, historique de navigation, WeChat, iMessage et exports de chat. Configurez OPENAI_API_KEY et éventuellement OPENAI_BASE_URL pour les fournisseurs compatibles, ou utilisez des moteurs locaux comme Ollama ou LM Studio. Sur macOS, accordez l'accès complet au disque pour Mail et Messages. Ajustez le backend, le degré du graphe et la complexité de recherche selon votre matériel. LEANN ne collecte aucune télémétrie et garde les données sur l'appareil.
RAG local qui échange espace disque contre calcul sans sacrifier la qualité de recherche.
Premiers pas
LEANN combine un graphe de similarité élagué avec des embeddings à la demande pour offrir des index compacts, portables et une recherche cohérente sur des machines personnelles. Avec des backends flexibles, une compatibilité au format OpenAI, des pipelines exemples riches et aucune télémétrie, c'est une base pragmatique pour un RAG privé à grande échelle sans gérer de bases vectorielles cloud.
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LEANN
StarTrail-org et ses contributeurs se concentrent sur la recherche d'information efficace, privée et l'infrastructure IA locale. L'équipe fait progresser l'indexation basée sur les graphes, le recalcul sélectif et les interfaces compatibles OpenAI pour rendre le RAG de haute qualité pratique sur du matériel grand public sans dépendance au cloud ni télémétrie.
LEANN est une base de données vectorielle open-source, locale, et un moteur de recherche qui transforme un ordinateur portable en un système RAG haute capacité. Plutôt que de stocker chaque embedding, LEANN utilise un graphe élagué et un recalcul sélectif pour générer les embeddings à la demande, réduisant le stockage d'environ 97 % tout en maintenant une qualité de recherche élevée. En coulisses, l'élagage préservant les degrés élevés et le stockage compact CSR limitent la surcharge du graphe, tandis que les moteurs HNSW ou DiskANN gèrent la recherche de voisins à grande échelle. LEANN propose des applications exemples qui indexent des PDF, Apple Mail, l'historique Chrome, les exports WeChat, les archives ChatGPT et Claude, ainsi que iMessage, avec une intégration MCP optionnelle pour Claude Code. Il supporte les API compatibles OpenAI et des moteurs locaux comme Ollama, LM Studio, vLLM, llama.cpp et SGLang pour la génération et les embeddings. Vos données restent sur l'appareil, sans aucune télémétrie, avec des index portables et des performances prévisibles sur des corpus personnels hétérogènes.
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