mudler/LocalRecall

何を解決するか

LocalRecall は、AIエージェントやチャットボット向けの軽量でオフラインの知識ベースとファイル管理方法を提供します。GPUやインターネット接続、クラウドサービスなしで長期記憶および短期記憶の検索を可能にし、知識管理のための汎用的な抽象化レイヤーを提供します。

動作方法

RESTful APIとして動作し、ベクトルデータベースと連携して情報を格納・取得します。主に2つのストレージエンジンをサポートしています：Chromem（ローカルファイルベースのストア）とPostgreSQL（pgvectorおよびpgvectorscaleを使用し、プロダクションレベルのハイブリッド検索を実現）。Markdown、プレーンテキスト、PDFファイル、およびWebページ、サイトマップ、Gitリポジトリなどの外部ソースをインジェストでき、自動的に監視・更新されます。

対象ユーザー

データを完全にローカルに保ち、クラウド依存を避けたいAIエージェント、チャットボット、RAGベースのアプリケーションを開発する開発者向けに設計されています。

主な特徴

• 完全ローカル: クラウドサービスやGPUの要件なしにオフラインで動作。
• ハイブリッド検索: PostgreSQLを介してBM25キーワード検索とベクトル類似度検索を組み合わせ可能。
• 多様なインジェスト: ローカルファイル（PDF、TXT、MD）と外部ソース（Web、Git、サイトマップ）を対応。
• 柔軟なストレージ: 単純なファイルベースストア（Chromem）またはスケーラブルなプロダクションデータベース（PostgreSQL）の選択可。
• MCP統合: AIツールによる制御を容易にするため、Model Context Protocol（MCP）と互換性あり。