इस प्रोजेक्ट के बारे में

LEANN एक नवाचारी वेक्टर डेटाबेस है जो व्यक्तिगत उपकरणों पर उच्च-प्रदर्शन Retrieval-Augmented Generation (RAG) को सक्षम बनाता है। यह ग्राफ-आधारित चयनात्मक पुनergणना और उच्च-डिग्री संरक्षित प्रुनिंग का उपयोग करके सटीकता के बिना छोड़े बिना भंडारण ओवरहेड को महत्वपूर्ण रूप से कम करता है, जिससे एम्बेडिंग्स को ऑन-डीमांड कम्प्यूट किया जाता है उनकी सभी को स्टोर करने के बजाय। मुख्य क्षमताएँ: - **विस्तृत डेटा एकीकरण**: स्थानीय फ़ाइल सिस्टम (.pdf, .txt, .md), Apple Mail, ब्राउज़र इतिहास, चैट इतिहास (WeChat, iMessage), और AI एजेंट मेमोरी (ChatGPT, Claude) सहित विभिन्न व्यक्तिगत डेटा स्रोतों के ऊपर इंडेक्सिंग और सेमैंटिक सर्च का समर्थन करता है। - **MCP एकीकरण**: Model Context Protocol (MCP) के साथ पूर्ण संगत है, जिससे Claude Code जैसे टूल्स के लिए सेमैंटिक सर्च सेवा के रूप में कार्य करता है और Slack और Twitter जैसे प्लेटफ़ॉर्म से लाइव डेटा एकीकृत करता है। - **मल्टीमॉडल रिट्रियवल**: PDFs से विज़न-लैंग्वेज रिट्रियवल के लिए ColQwen इंटिग्रेशन शामिल है, जिससे टेक्स्ट और दृश्य लेआउट/आरेख दोनों के आधार पर सर्च किया जा सकता है। - **गोपनीयता-केंद्रित**: पूरी तरह से स्थानीय हार्डवेयर (macOS, Linux, Windows) पर चलने के लिए डिज़ाइन किया गया है, शून्य टेलीमेट्री के साथ और क्लाउड-आधारित भंडारण की आवश्यकता नहीं है। - **लचीला बैकएंड**: HNSW और DiskANN सहित कई इंडेक्स बैकएंड का समर्थन करता है और OpenAI-कम्पेटिबल APIs, Ollama, HuggingFace, और Anthropic के माध्यम से विभिन्न LLM और एम्बेडिंग प्रदाताओं के साथ एकीकृत होता है।