veyliss/ai-localbase

何を解決するか

AI LocalBase は、個人や小さなチームが迅速にプライベートな知識ベースを構築できるように設計された、ローカル優先の検索拡張生成（RAG）システムです。外部のクラウドサービスに依存せずに、ローカルドキュメントをベクトル検索とLLM会話フローに統合する問題を解決します。

動作方法

このシステムはGoベースのバックエンドとReactフロントエンドを使用しています。ドキュメントの埋め込みを格納・検索するためにQdrantをベクトルデータベースとして統合しています。ユーザーはTXT、Markdown、PDF、xlsx、csv形式のファイルをアップロードでき、自動的に分割・埋め込みされます。LLMへの接続はOllamaまたはOpenAI互換APIを介して行われ、実際の会話と埋め込み生成が実行されます。

対象ユーザー

• プライベートでローカルな個人用知識ベースを求める人。
• 内部文書のQ&Aシステムが必要な小さなチーム。
• 異なるRAG検索戦略をプロトタイピング・実験したい開発者。
• CursorやClaude DesktopなどのAIエージェントユーザーで、組み込みMCPサーバー経由でローカル知識ベースに接続したい人。

特徴

• ローカル優先アーキテクチャ：Docker Composeによる完全自己ホスティング。チャット履歴にはSQLite、設定にはJSONを使用。
• 高度な検索機能：MMR（Maximal Marginal Relevance）による重複削除、ハイブリッド検索、意味的再ランク付け、クエリの再書き換えを含む。
• MCPサーバー統合：組み込みのModel Context Protocol（MCP）サポートにより、外部AIエージェントが知識ベースとセッション機能にアクセス可能。
• キュレーションと評価：既存のドキュメントからRAG評価データセットを生成し、検索品質を検証できる機能。
• 柔軟なモデルアクセス：OllamaなどのローカルプロバイダーとOpenAIなどのクラウドプロバイダーの両方に対応。