Об этом проекте

LEANN — это инновационная векторная база данных, которая обеспечивает высокопроизводительный Retrieval-Augmented Generation (RAG) на персональных устройствах. Она значительно снижает накладные расходы на хранение (до 97% по сравнению с традиционными векторными базами данных) без потери точности благодаря графовой избирательной реконпутации с сохранением высоких степеней вершин, что позволяет вычислять эмбеддинги по запросу вместо их полного сохранения. Ключевые возможности: - **Широкое интегрирование данных**: поддерживает индексацию и семантический поиск по разнообразным локальным источникам, включая файловую систему (.pdf, .txt, .md), Apple Mail, историю браузера, истории чатов (WeChat, iMessage) и память AI-агентов (ChatGPT, Claude). - **MCP Integration**: полностью совместима с Model Context Protocol (MCP), позволяя работать как семантическая поисковая служба для инструментов вроде Claude Code и интегрировать живые данные из платформ Slack и Twitter. - **Мультимодальный retrieval**: включает интеграцию с ColQwen для зрительно-языкового поиска из PDF, обеспечивая поиск на основе как текста, так и визуальной разметки и диаграмм. - **Privacy-Centric**: спроектирована для работы исключительно на локальном оборудовании (macOS, Linux, Windows) с нулевым телеметрированием и без требований к облачному хранению. - **Flexible Backend**: поддерживает несколько бэкендов индексирования (HNSW, DiskANN) и интегрируется с различными LLM и embedding-провайдерами через OpenAI-compatible APIs, Ollama, HuggingFace и Anthropic.