Sobre o projeto
LEANN é um banco de dados vetorial inovador que permite Retrieval-Augmented Generation (RAG) de alto desempenho em dispositivos pessoais. Reduz significativamente a carga de armazenamento (em até 97% comparado a bancos vetoriais tradicionais) sem comprometer a precisão, utilizando recomputação seletiva baseada em grafos com poda que preserva nós de alto grau, computando embeddings sob demanda em vez de armazená-los todos.
Principais capacidades:
- **Integração Abrangente de Dados**: Suporta indexação e busca semântica em diversas fontes de dados pessoais, incluindo sistema de arquivos local (.pdf, .txt, .md), Apple Mail, histórico do navegador, históricos de chat (WeChat, iMessage) e memórias de agentes de IA (ChatGPT, Claude).
- **Integração com MCP**: Totalmente compatível com o Model Context Protocol (MCP), permitindo que sirva como serviço de busca semântica para ferramentas como Claude Code e integre dados ao vivo de plataformas como Slack e Twitter.
- **Recuperação Multimodal**: Inclui integração com ColQwen para recuperação visão-linguagem de PDFs, possibilitando buscas baseadas em texto e layouts/diagramas visuais.
- **Foco na Privacidade**: Projetado para executar inteiramente em hardware local (macOS, Linux, Windows) com zero telemetria e sem necessidade de armazenamento em nuvem.
- **Backend Flexível**: Suporta múltiplos backends de índice (HNSW, DiskANN) e integra-se a diversos provedores de LLM e embedding via APIs compatíveis com OpenAI, Ollama, HuggingFace e Anthropic.
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