LEANN
LEANN 是一款以本地為先的向量資料庫與 RAG 執行環境，能按需重新計算嵌入向量。它可索引數百萬份個人文件（數 GB 容量），透過圖修剪保持準確度，並支援 OpenAI 相容或本地大型語言模型，實現快速、私密且可攜的檢索。
概覽
將 LEANN 指向文件或個人資料來源，選擇 HNSW 或 DiskANN，並配置大型語言模型後端。查詢時，它會遍歷修剪過的圖，計算缺失的嵌入，排序鄰居，然後將上下文交給您的模型進行搜尋與聊天，完全不需雲端。
功能與架構
LEANN 適合工程師、研究人員及注重隱私的專業人士，需在龐大個人或團隊知識庫中快速且精確地檢索，無需租用向量資料庫。對獨立開發者原型設計代理、企業實驗室驗證本地 RAG，以及跨筆記型電腦與工作站維護可攜且持久知識庫的團隊皆十分有用。
- 在消費級硬體上使用 HNSW 或 DiskANN 索引數百萬個資料塊。
- 利用修剪且保留高階度的圖按需重新計算嵌入向量。
- 安全離線搜尋個人郵件、聊天、瀏覽紀錄、文件與程式碼。
- 使用 OpenAI 相容 API 或本地引擎如 Ollama 與 vLLM。
- 匯出索引、移動裝置，並保持一致的檢索品質。
亮點
編輯觀點
透過 uv 與 pip 安裝（uv pip install leann），或從原始碼編譯以啟用 DiskANN。使用 LeannBuilder 建立索引，或執行文件、程式碼、電子郵件、瀏覽紀錄、微信、iMessage 及聊天匯出的範例 CLI。設定 OPENAI_API_KEY，並可選擇設定 OPENAI_BASE_URL 以支援相容服務，或使用 Ollama、LM Studio 等本地引擎。macOS 用戶請授予 Mail 與 Messages 完整磁碟存取權限。根據硬體調整後端、圖階數與搜尋複雜度。LEANN 不收集任何遙測資料，資料完全保留在裝置上。
本地優先的 RAG，透過計算取代硬碟空間，且不犧牲檢索品質。
快速上手
LEANN 結合修剪過的相似度圖與按需嵌入，提供緊湊且可攜的索引，在個人裝置上實現穩定檢索。搭配彈性後端、OpenAI 格式相容性、豐富範例流程與零遙測，是打造私密大規模 RAG 的務實基礎，無需管理雲端向量存儲。
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LEANN
StarTrail-org 與貢獻者專注於高效、私密的資訊檢索與本地優先 AI 基礎建設。團隊推動基於圖的索引、選擇性重新計算及 OpenAI 相容介面，使高品質 RAG 在消費級硬體上實現，無需依賴雲端或遙測。
LEANN 是一款開源且以本地為先的向量資料庫與檢索執行環境，能將筆記型電腦轉變為高容量的 RAG 系統。它不儲存所有嵌入向量，而是利用修剪過的圖與選擇性重新計算，按需生成嵌入，節省約 97% 儲存空間，同時維持強大的檢索品質。底層採用高階度保留修剪與緊湊的 CSR 儲存格式，限制圖的開銷，並由 HNSW 或 DiskANN 後端處理大規模最近鄰搜尋。LEANN 附帶範例應用，可索引 PDF、Apple Mail、Chrome 瀏覽紀錄、微信匯出、ChatGPT 與 Claude 檔案，以及 iMessage，並可選擇整合 MCP，直接嵌入 Claude Code。它支援 OpenAI 相容 API 及本地引擎如 Ollama、LM Studio、vLLM、llama.cpp 和 SGLang 進行生成與嵌入。您的資料完全保留在裝置上，無任何遙測，索引可攜且在雜亂的個人語料中表現穩定。
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