इस प्रोजेक्ट के बारे में

HALO Console उन उपयोगकर्ताओं के लिए एक local-first AI workbench है जो अपने AI अनुभवों पर पूर्ण नियंत्रण चाहते हैं। यह Next.js और TypeScript से बना है, जो स्थानीय रूप से चलने वाले Ollama मॉडल्स से कनेक्ट होकर स्ट्रीमिंग चैट, दस्तावेज़-आधारित पुनर्प्राप्ति (RAG), और कार्य जटिलता के आधार पर Quick, Daily, या Heavy के रूप में लेबल किए गए बुद्धिमान मॉडल रूटिंग को सक्षम करता है। उपयोगकर्ता टेक्स्ट, मार्कडाउन, लॉग, या PDF फ़ाइलें अपलोड कर सकते हैं (पाठ-साध्य PDFs के लिए पाठ निष्कर्षण के साथ) और संवाद में दस्तावेज़ चंक्स को चयनात्मक रूप से इंजेक्ट कर सकते हैं। एक मैन्युअल Learning Layer उपयोगकर्ताओं को व्यक्तिगत नोट्स तैयार करने की अनुमति देता है जिन्हें वैकल्पिक रूप से प्रॉम्प्ट्स में शामिल किया जा सकता है। सिस्टम में HomeLab स्टेटस क्वेरी के लिए जब कॉन्फ़िगर किया जाए तो एक read-only Runtime Bridge होता है, लेकिन कोई शेल एक्सेस, फ़ाइल ब्राउज़िंग, या क्लाउड APIs आवश्यक नहीं हैं। सभी डेटा — चैट्स, दस्तावेज़, और लर्निंग नोट्स — HALO-नियंत्रित निर्देशिकाओं के अधीन स्थानीय रूप से संग्रहीत रहते हैं। सुरक्षा सीमाएँ पथों, रहस्यों, या निजी सामग्री के उजागर होने को रोकती हैं। वेब खोज और OCR डिफ़ॉल्ट रूप से अक्षम हैं। इंटरफ़ेस ब्राउज़र-आधारित है, सत्र इतिहास localStorage में सहेजा जाता है, और आर्किटेक्चर UI, API, और मॉडल रनटाइम परतों को स्वच्छ रूप से अलग करता है। यह पब्लिक प्रीव्यू (v0.8.1) स्थानीय-पहले डिज़ाइन को दिखाने पर केंद्रित है, न कि निजी डेटा या सेवाओं को तैनात करने पर।