LEANN

LEANN — это инновационная векторная база данных, разработанная для демократизации высокопроизводительного, персонализированного ИИ. Она решает важнейшую проблему сложности и дороговизны, свойственную традиционным векторным решениям, превращая ваше персональное устройство в мощную систему генерации с дополненным поиском (RAG). Для разработчиков и пользователей персонального ИИ, работающих с огромными объемами конфиденциальных данных, LEANN предоставляет быстрые, точные и на 100% конфиденциальные возможности RAG с нулевыми затратами на облачные сервисы и беспрецедентной эффективностью.

Ключевые особенности

Архитектура LEANN основана на эффективности и конфиденциальности, обеспечивая возможности поиска корпоративного уровня на потребительском оборудовании.

💾 Самый компактный векторный индекс и экстремальная экономия места

LEANN разработан для минимизации потребления ресурсов, достигая впечатляющего сокращения объема хранения на 97% по сравнению с традиционными векторными базами данных без потери точности поиска. Эта эффективность достигается за счет избирательного пересчета на основе графов (Graph-based Selective Recomputation) — новой методики, которая вычисляет эмбеддинги по требованию, вместо того чтобы хранить массивные статические векторы эмбеддингов, что устраняет значительные издержки хранения.

🔒 100% конфиденциальный RAG с нулевыми затратами на облачные сервисы

Обеспечьте полный суверенитет над данными. LEANN запускает ваше RAG-приложение полностью на вашем персональном ноутбуке, что означает, что ваши конфиденциальные данные никогда не покидают ваше устройство. Такая полная локализация устраняет зависимость от внешних облачных сервисов, сторонних API (таких как OpenAI) и связанных с ними расходов, гарантируя нулевые затраты на облачные сервисы и полную конфиденциальность.

📚 RAG для всего: комплексный прием данных

LEANN преобразует разрозненные источники персональных данных в единую, доступную для поиска базу знаний. Он поддерживает RAG для стандартных документов (.pdf, .txt, .md), проприетарных журналов связи (Apple Mail, WeChat, iMessage), истории веб-просмотров и сложной памяти агентов (разговоры в ChatGPT/Claude), позволяя запрашивать всю вашу цифровую историю.

💻 Интеллектуальное разделение кода (Code Chunking) для разработчиков

Для разработчиков LEANN предлагает нативную интеграцию с Claude Code и интеллектуальное AST-Aware Code Chunking. Эта функция автоматически понимает и сохраняет семантические границы кода (функции, классы и методы) в таких языках, как Python, Java и TypeScript, обеспечивая высокоточный, контекстно-зависимый семантический поиск кода и помощь.

⚙️ Гибкая конфигурация и расширяемые бэкэнды

LEANN предоставляет простой Python API и мощный интерфейс командной строки (CLI) с гибкими параметрами для моделей эмбеддингов, стратегий поиска и обработки данных. Он поддерживает популярные LLM-бэкэнды (HuggingFace, Ollama и любой API, совместимый с OpenAI) и позволяет пользователям выбирать подключаемые индексные бэкэнды, такие как HNSW (по умолчанию) и DiskANN.

Варианты использования

LEANN позволяет пользователям получать мгновенные, применимые на практике инсайты из своих наиболее конфиденциальных и сложных наборов данных.

1. Объединение и поиск персональных знаний

Объедините годы разрозненных цифровых коммуникаций — от переписки в Apple Mail и iMessage до истории браузера и заархивированных документов — в единую систему семантического поиска. Вы можете задавать сложные вопросы и получать максимально релевантные ответы на основе всего вашего персонального цифрового следа, фактически осуществляя поиск по своей жизни, как в Google.

2. Расширенная навигация по кодовой базе и контекстно-зависимая помощь

Разработчики могут индексировать обширные репозитории кода и мгновенно выполнять семантический поиск по всей своей кодовой базе. AST-aware chunking гарантирует, что при запросе контекста или помощи в отладке система RAG извлекает целые, семантически релевантные функции или классы, обеспечивая высокоточную контекстно-зависимую помощь без необходимости ручного ввода контекста.

3. Расширенное управление данными и фильтрация

Используйте встроенную систему фильтрации метаданных для точного управления индексированными данными и выполнения запросов к ним. Например, вы можете фильтровать документы по определенным датам или типам, или выполнять высокоцелевой поиск кода по расширению файла, что позволяет реализовать сложные сценарии использования, такие как поиск всех функций Python, написанных в конкретном проекте за прошлый месяц, или быстрое нахождение точных фраз с помощью встроенной опции Grep Search.

Заключение

LEANN — это окончательное решение для высокопроизводительного, конфиденциального и экономичного персонального ИИ. Используя инновационный пересчет на основе графов, он предоставляет мощь масштабируемой векторной базы данных, обеспечивая при этом полную конфиденциальность данных и минимальное использование ресурсов.