Local AI for documents / source-backed answers / OCR-ready PDFs

直接问你的文件。文档留在本地,回答也能回看来源。

LocalRAG 不是为干净的演示数据集做的,而是为真实文件夹准备的:OCR 过的 PDF、混合格式、多语言资料,以及你不想上传到公有云的笔记。

EN RU NL ZH HE / Source passages attached / Retrieval controls in the UI

5.0 / 5.0
用户评分 基于 23 条用户评价
LocalRAG 首页,包含文档路径、检索控制、语言设置和回答角色

Visible document workflow

Folder path, search settings, answer surface, and source evidence stay in view instead of disappearing behind setup flows.

为什么是 LocalRAG

它就是为“普通文件聊天工具已经不够可信”的那个时刻而做的。

It starts with your real working folder: PDFs, scans, notes, mixed formats, and multilingual files.

01

默认就以隐私为前提

它从你本机上的普通文件夹开始,而不是先要求你把文件上传到云端。

02

回答必须能核对

如果看不到回答背后的原文片段,再顺滑的输出也很难真正让人信服。

03

多语言是按真实场景处理的

界面语言和回答语言分开,是因为真实文件夹本来就经常是多语言混合的。

04

关键控制项保持可见

模型、embeddings 和回答角色都放在产品界面里,而不是藏在配置文件中。

你能直接控制什么

这不只是一个聊天框,真正重要的控制项都摆在明面上。

当前版本会直接展示文档目录、回答语言、检索设置、角色、模型以及取回的上下文。

01

Connect the folder you already work in

Use the directory you already rely on, including OCR PDFs, scans, notes, and mixed content.

02

Chat with documents and inspect the source

Read the answer, open the retrieved passages, and check what the model actually used.

03

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.

本地文档目录 带来源上下文的回答 可配置的 Ollama 模型 可选 embeddings 五种界面语言 面向不同任务的回答角色
来自运行中应用的截图

这里展示的是产品真实界面,不是营销渲染图。

这一组截图全部来自当前版本的 LocalRAG。

LocalRAG answer screen with visible source context

回答始终和来源绑在一起

真正有用的不是“像样的语气”,而是你能立刻打开它依赖的上下文。

LocalRAG model settings for LLM and embeddings

模型栈的选择是显式可控的

调整 LLM 和 embedding 行为本来就应该属于界面层,而不是隐藏在脆弱的内部设置里。

Corporate / Integrations

当 LocalRAG 不是给一个人,而是给整个团队使用时

企业层不是再加一个通用聊天框,而是把内部数据源接进来、嵌入现有流程,并把整套系统放进可控的私有环境里。

File shares / Object storage / Knowledge bases / SQL-backed content

Internal APIs / Webhooks / Queues and events / Monitoring and quality checks

同样的隐私和可追溯思路,但补上团队需要的集成、自动化、治理和运维工具。

定价

可以先免费开始,等环境变复杂后再增加企业能力。

LocalRAG 对个人使用、评估和社区贡献免费。Corporate 版本则面向需要受控落地、连接器和系统集成能力的团队。

Free / Community Free today

先在本地跑起来,并真正理解它的行为。

适合个人工作、产品评估,以及希望先从免费版本开始、再逐步增加基础设施的团队。

  • 运行在你自己机器上的 local-first 文档工作台
  • 多语言界面,并可单独设置回答语言
  • 可配置的模型、embeddings 和回答角色
  • 个人使用、评估和社区贡献均可免费使用
Corporate Custom scope

适合需要企业集成和可控私有部署的团队。

同样的产品方向,但会补齐内部平台、治理和重集成环境所需要的能力。

  • 连接文件共享、知识库、对象存储和内部内容源
  • 可扩展 API、webhooks,以及与企业系统对接的适配层
  • 数据库、队列和事件流水线集成,包括 SQL 平台和 Kafka 流
  • 私有部署、权限控制、可观测性和面向生产团队的评估工作流
继续了解

在网站上理解产品,在仓库里查看它是怎么做出来的。

这个网站负责产品表达,GitHub 则保留代码、版本上下文和技术历史。