LEANN
LEANNは、オンデマンドで埋め込みを再計算するローカルファーストのベクトルデータベース兼RAGランタイムです。ギガバイト単位で数百万の個人ドキュメントをインデックス化し、グラフプルーニングで精度を維持しながら、OpenAI互換またはローカルLLMをサポートし、高速でプライベートかつポータブルな検索を実現します。
概要
LEANNをドキュメントや個人データソースに向け、HNSWまたはDiskANNを選択し、LLMバックエンドを設定します。クエリ時にはプルーニングされたグラフを辿り、欠損埋め込みを計算し、近傍をランク付けしてからモデルにコンテキストを渡し、検索やチャットをクラウド不要で実現します。
機能とアーキテクチャ
LEANNは、広範な個人やチームの知識を高速かつ正確に検索したいエンジニア、研究者、プライバシー重視の専門家に最適です。ベクターデータベースをレンタルせずに済み、エージェントのプロトタイピングを行うインディーデベロッパー、オンデバイスRAGを検証する企業ラボ、ノートパソコンやワークステーション間で持ち運び可能で耐久性のある知識ベースを管理するチームにも役立ちます。
- 一般的なハードウェアでHNSWやDiskANNを使い、数百万チャンクをインデックス化。
- プルーニングされた高次数保持グラフでオンデマンドに埋め込みを再計算。
- 個人のメール、チャット、ブラウザ履歴、ドキュメント、コードを安全にオフライン検索。
- OpenAI互換APIやOllama、vLLMなどのローカルエンジンを利用可能。
- インデックスをエクスポートし、デバイス間で移動しても同じ検索品質を再現。
ハイライト
編集者の見解
uvとpipでインストール（uv pip install leann）するか、DiskANN対応のためソースからビルドしてください。LeannBuilderでインデックスを作成するか、ドキュメント、コード、メール、ブラウザ履歴、WeChat、iMessage、チャットエクスポート用のサンプルCLIを実行。OPENAI_API_KEYと必要に応じてOPENAI_BASE_URLを設定し、互換プロバイダーを利用、またはOllamaやLM Studioなどのローカルエンジンを使用。macOSではMailとMessages用にフルディスクアクセスを許可。ハードウェアに合わせてバックエンド、グラフ次数、検索複雑度を調整。LEANNはテレメトリーを収集せず、データはデバイス内に保持されます。
ディスクを計算資源に置き換えつつ、検索品質を犠牲にしないローカルファーストRAG。
はじめに
LEANNはプルーニングされた類似度グラフとオンデマンド埋め込みを組み合わせ、コンパクトで持ち運び可能なインデックスと一貫した検索を個人用マシン上で提供。柔軟なバックエンド、OpenAI形式互換、豊富なサンプルパイプライン、テレメトリーゼロで、クラウドベクトルストアを管理せずにプライベートかつ大規模なRAGの実用的な基盤となります。
ツールを開き、基本的な製品体験を確認します。
アカウントを作成するか、既存のワークスペースにアクセスします。
自分のタスクで速度、品質、適合性を判断します。
最終判断の前に類似AIツールを確認します。
LEANN
StarTrail-orgと貢献者は、効率的でプライベートな情報検索とローカルファーストAIインフラに注力。グラフベースのインデックス作成、選択的再計算、OpenAI互換インターフェースを推進し、クラウド依存やテレメトリーなしで消費者向けハードウェア上で高品質なRAGを実現します。
LEANNはオープンソースのローカルファーストベクトルデータベース兼検索ランタイムで、ノートパソコンを大容量のRAGシステムに変えます。すべての埋め込みを保存する代わりに、LEANNはプルーニングされたグラフと選択的再計算を用いてオンデマンドで埋め込みを計算し、ストレージを約97%削減しつつ高い検索品質を維持します。内部では、高次数保持プルーニングとコンパクトなCSRストレージがグラフのオーバーヘッドを抑え、HNSWやDiskANNのバックエンドが大規模な近傍探索を担います。LEANNはPDF、Apple Mail、Chrome履歴、WeChatエクスポート、ChatGPTやClaudeのアーカイブ、iMessageをインデックス化するサンプルアプリを提供し、Claude Codeに組み込めるMCP統合もオプションで利用可能です。OpenAI互換APIやOllama、LM Studio、vLLM、llama.cpp、SGLangなどのローカルエンジンを使った生成と埋め込みに対応。データはデバイス内に留まり、テレメトリーは一切なく、混沌とした個人コーパスでも予測可能なパフォーマンスを発揮します。
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