LEANN
LEANN 是一个本地优先的向量数据库和 RAG 运行时，支持按需重新计算嵌入。它索引数百万个人文档（以 GB 计），通过图修剪保持准确性，并支持兼容 OpenAI 或本地 LLM 的快速、私密、便携检索。
概览
将 LEANN 指向文档或个人数据源，选择 HNSW 或 DiskANN，并配置 LLM 后端。查询时，它遍历修剪图，计算缺失嵌入，排序邻居，然后将上下文传递给您的模型进行搜索和聊天，无需云端支持。
功能与架构
LEANN 适合工程师、研究人员和注重隐私的专业人士，他们需要在庞大的个人或团队知识库上快速准确检索，无需租用向量数据库。它同样适合独立开发者原型设计代理、企业实验室验证设备端 RAG，以及跨笔记本和工作站管理便携耐用知识库的团队。
- 在消费级硬件上使用 HNSW 或 DiskANN 索引数百万数据块。
- 利用修剪且高阶保持的图按需重新计算嵌入。
- 安全离线搜索个人邮件、聊天、浏览历史、文档和代码。
- 使用兼容 OpenAI 的 API 或本地引擎如 Ollama 和 vLLM。
- 导出索引，迁移设备，保持一致的检索质量。
亮点
编辑点评
通过 uv 和 pip 安装（uv pip install leann），或从源码构建以启用 DiskANN。使用 LeannBuilder 创建索引，或运行示例 CLI 处理文档、代码、邮件、浏览器历史、微信、iMessage 和聊天导出。配置 OPENAI_API_KEY，必要时配置 OPENAI_BASE_URL 以支持兼容提供商，或使用 Ollama、LM Studio 等本地引擎。macOS 用户需授予邮件和信息应用完全磁盘访问权限。根据硬件调整后端、图度和搜索复杂度。LEANN 不收集任何遥测，数据始终保留在设备上。
本地优先的 RAG，用计算换存储，且不牺牲检索质量。
快速入门
LEANN 结合修剪相似度图与按需嵌入，提供紧凑、便携的索引和稳定的个人设备检索。凭借灵活后端、兼容 OpenAI 格式、丰富示例管道和零遥测，它是构建私密大规模 RAG 的务实基础，无需管理云端向量存储。
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LEANN
StarTrail-org 及其贡献者专注于高效、私密的信息检索和本地优先 AI 基础设施。团队推动基于图的索引、选择性重新计算和兼容 OpenAI 的接口，使高质量 RAG 在消费级硬件上实用，无需依赖云或遥测。
LEANN 是一个开源、本地优先的向量数据库和检索运行时，将笔记本电脑变成高容量的 RAG 系统。它不存储所有嵌入，而是使用修剪图和选择性重新计算按需生成嵌入，节省约 97% 存储空间，同时保持强大的检索质量。底层采用高阶保持修剪和紧凑的 CSR 存储限制图开销，HNSW 或 DiskANN 后端处理大规模近邻搜索。LEANN 提供示例应用，支持索引 PDF、Apple Mail、Chrome 历史、微信导出、ChatGPT 和 Claude 归档以及 iMessage，并可选集成 MCP，直接接入 Claude Code。支持兼容 OpenAI 的 API 和本地引擎如 Ollama、LM Studio、vLLM、llama.cpp 和 SGLang 进行生成和嵌入。您的数据始终保留在设备上，无任何遥测，索引便携，性能在复杂个人语料库中稳定可预测。
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