Visible document workflow
Folder path, search settings, answer surface, and source evidence stay in view instead of disappearing behind setup flows.
Local AI for documents / source-backed answers / OCR-ready PDFs
שואלים את הקבצים שלכם. המסמכים נשארים מקומיים, ואפשר לבדוק מאיפה הגיעה התשובה.
LocalRAG נבנה בשביל תיקיות אמיתיות: PDF אחרי OCR, פורמטים מעורבים, כמה שפות, והערות שלא תרצו לשלוח לענן ציבורי.
למה LocalRAG
נבנה לרגע שבו 'צ'אט עם קבצים' כבר לא באמת משכנע.
It starts with your real working folder: PDFs, scans, notes, mixed formats, and multilingual files.
פרטיות בלי טקס מיותר
הכול מתחיל מתיקייה מקומית רגילה על המחשב שלך, לא מהעלאה חובה לענן.
צריך להיות אפשר לבדוק את התשובה
אם אי אפשר לפתוח את הקטעים שעליהם התשובה נשענת, קשה באמת לסמוך עליה.
רב-לשוניות בצורה מעשית
שפת הממשק ושפת התשובה נפרדות, כי תיקיות אמיתיות הן לעיתים קרובות מעורבות.
השליטה התפעולית נשארת גלויה
מודלים, embeddings ותפקידי תשובה מופיעים במוצר עצמו ולא מתחבאים בקובצי הגדרה.
מה נמצא בשליטה שלך
זה לא רק חלון צ'אט. ההגדרות החשובות נמצאות בחוץ.
בגרסה הנוכחית רואים ישירות בממשק את תיקיית המסמכים, שפת התשובה, הגדרות האחזור, התפקידים, המודלים וההקשר שנשלף.
Connect the folder you already work in
Use the directory you already rely on, including OCR PDFs, scans, notes, and mixed content.
Chat with documents and inspect the source
Read the answer, open the retrieved passages, and check what the model actually used.
Adjust model and retrieval settings in the UI
Tune models, embeddings, retrieval depth, and response roles without leaving the product.
current product surface
Local document search / Chat with local documents / OCR PDF support / Answers with source passages / Ollama model selection / Retrieval controls
A grounded workflow, not a black box.
תיקיית מסמכים מקומית
תשובות עם הקשר מקור
מודלי Ollama ניתנים להגדרה
בחירת embeddings
חמש שפות ממשק
תפקידי תשובה למשימות שונות
מסכים מתוך האפליקציה הרצה
אלה מסכים חיים מהמוצר, לא מוקאפים שיווקיים.
כל הצילומים בגלריה הזאת נלקחו מה-build הנוכחי של LocalRAG.
התשובה נשארת מחוברת למקור שלה
תשובה הופכת לשימושית באמת כשאפשר לפתוח את ההקשר שמאחוריה, ולא רק להתרשם מהניסוח.
בחירות המודל נשארות נגישות
שינוי התנהגות של LLM ו-embeddings הוא חלק מהממשק, כך שכיול לא מרגיש שביר או מוסתר.
Corporate / Integrations
כש-LocalRAG צריך לעבוד לא רק עבור אדם אחד, אלא עבור צוות.
השכבה הארגונית אינה עוד צ'אט כללי. היא נועדה לחבר מקורות פנימיים, להשתלב בתהליכים קיימים ולהישאר בתוך סביבה פרטית ומבוקרת.
File shares / Object storage / Knowledge bases / SQL-backed content
Internal APIs / Webhooks / Queues and events / Monitoring and quality checks
אותו עקרון של פרטיות ושקיפות מול מקור, עם אינטגרציות, אוטומציה, governance וכלים תפעוליים לצוותים.
תמחור
אפשר להתחיל בחינם. מוסיפים יכולות ארגוניות כשהסביבה נעשית מורכבת יותר.
LocalRAG חינמי לשימוש אישי, להערכה ולתרומה קהילתית. מסלול Corporate מיועד לצוותים שצריכים פריסה מבוקרת, מחברים ואינטגרציות סביב אותה ליבת local-first.
Free / Community
כל מה שצריך כדי להריץ מקומית ולהבין איך המוצר מתנהג.
מתאים לעבודה אישית, להערכת מוצר ולצוותים שרוצים להתחיל מהגרסה החינמית לפני שמוסיפים תשתית נוספת.
- סביבת מסמכים local-first על המחשב שלך
- ממשק רב-לשוני עם שפת תשובה נפרדת
- מודלים, embeddings ותפקידי תשובה ניתנים להגדרה
- חינמי לשימוש אישי, להערכה ולתרומה קהילתית
Corporate
לצוותים שצריכים אינטגרציות ארגוניות ופריסה פרטית מבוקרת.
אותו כיוון מוצרי, מורחב עבור פלטפורמות פנימיות, governance וסביבות עתירות אינטגרציה.
- מחברים ל-fileshares, knowledge bases, object storage ומקורות תוכן פנימיים
- API ניתן להרחבה, webhooks ומתאמים לחיבור עם מערכות ארגוניות
- אינטגרציות עם מסדי נתונים, queues ו-event pipelines, כולל SQL ו-Kafka
- פריסה פרטית, בקרת גישה, observability ותהליכי evaluation לצוותי production
להמשיך לחקור
האתר עוזר להבין את המוצר. המאגר מראה איך הוא בנוי.
האתר הזה הוא שכבת ההצגה של המוצר. ב-GitHub נמצאים הקוד, הקשר הגרסאות וההיסטוריה הטכנית.