kamjin3086/chatless

解決する問題

chatlessはローカルファーストのデスクトップAIチャットクライアントで、ユーザーがさまざまなAIモデルと対話しながら、データをローカルに保存してプライバシーを保護できます。クラウドベースのサービスとローカルモデルのランタイムの両方をサポートすることで、単一のAIプロバイダーに依存する必要をなくします。

仕組み

Tauri 2.0とNext.jsで構築されたこのアプリケーションは、複数のAIバックエンドの統合インターフェースとして機能します。OpenAI、Anthropic、DeepSeekなどのクラウドプロバイダー、またはOllamaやLM Studioなどのローカルランタイムに接続します。応答を強化するために、ドキュメント（PDF、Word、Markdown）を解析し、ベクトル検索を使用してコンテキストに応じた回答を提供するローカルRAG（検索拡張生成）システムを実装しています。

対象ユーザー

AIワークフローにプロフェッショナルでプライバシー重視のデスクトップインターフェースを求めるユーザー、特にクラウドLLMとローカルモデルを組み合わせ、RAGを介して独自のナレッジベースを管理する必要があるユーザー向けです。

ハイライト

• マルチプロバイダーサポート：クラウドAPIとローカルモデルをシームレスに切り替え。
• ローカルRAGナレッジベース：ドキュメント解析とベクトル検索により、より正確で根拠のある応答を実現。
• ビジョンサポート：ビジョン対応モデルを使用して画像を分析する機能。
• MCPプロトコル統合：サードパーティツールの統合を通じてクライアントの機能を拡張。
• プロンプト管理：WebDAVを介してプロンプトを保存、再利用、同期するツール。
• ローカルファーストストレージ：すべてのユーザーデータはSQLiteを使用してローカルに保存され、最大限のプライバシーを確保。