Vane

活跃
GitHub TypeScript MIT

简介

AI 驱动的智能问答引擎,支持多模型集成、联网搜索和本地知识库,提供类似 Perplexity 的搜索体验。

核心特性

  • 多模型 LLM 支持 — 通过 Ollama 使用本地模型,或连接 OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini、Groq 等云端提供商,按需混合搭配
  • SearxNG 隐私搜索 — 集成 SearxNG 元搜索引擎,聚合多个搜索引擎结果,全程不追踪用户身份
  • 智能搜索模式 — 速度模式快速回答、平衡模式日常搜索、质量模式深度研究,按场景切换
  • 多源内容检索 — 支持网页搜索、学术论文、讨论区等数据源,可限定特定域名搜索
  • 文件上传问答 — 上传 PDF、文本、图片等文件,针对文档内容进行提问
  • Widgets 信息卡片 — 天气、计算、股价等实用组件自动展示,提供即时信息

适用场景

💡 隐私保护的日常搜索 — 不希望搜索记录被追踪的个人用户,用本地 LLM 实现完全离线问答
💡 学术文献调研 — 搜索学术论文并结合 LLM 对论文内容进行总结和问答
💡 技术文档查询 — 限定搜索范围到特定技术文档站点,快速获取精确答案
💡 本地文件分析 — 上传 PDF 或文档,针对文件内容进行深入问答和分析

优势与不足

优势

  • 活跃维护,近期持续更新
  • 社区热度高(36.7k stars)
  • 开源许可证友好(MIT)
  • 项目有一定历史沉淀(已维护 2 年)

快速开始

docker run -d -p 3000:3000 -v vane-data:/home/vane/data --name vane itzcrazykns1337/vane:latest

相关项目

Scira

11.9k · TypeScript
活跃 A+

极简主义 AI 搜索引擎,帮助用户在互联网上查找信息并引用来源,基于 Vercel AI SDK 构建,支持多种 AI 模型。

typescriptllmrag +3
  • · 智能研究平台,支持多步骤规划,将复杂问题分解为子任务执行
  • · 17 种搜索模式,涵盖网页、学术、GitHub、Reddit、股票、加密货币、YouTube 和 X(Twitter)
  • · 28 个集成工具,覆盖搜索、金融数据、地理位置、媒体、代码执行和文件查询

MemAgent

1.1k · Python
不活跃 B

可扩展至 350 万上下文 token 的记忆智能体框架,附带用于任意智能体工作流 RL 训练的训练框架,解决长上下文记忆难题。

memoryagentrag +2
  • · 超长上下文处理:从 8K 训练上下文外推至 350 万 token,性能损失低于 5%
  • · 强化学习驱动:采用 RLVR(可验证奖励强化学习)训练,扩展 DAPO 算法支持多轮对话端到端优化
  • · 线性时间复杂度:突破长文本处理的计算瓶颈,资源随文本长度线性扩展

Awesome LLM Apps

136.7k · Python
活跃 A+

100 多个可直接运行的 AI 智能体与 RAG 应用合集,涵盖克隆、定制和部署,是快速上手构建 LLM 应用的绝佳参考。

agentragllm +1
  • · 100+ 可运行模板 — 每个模板都是原创开发、端到端测试的完整项目,非外部链接合集
  • · 多类别覆盖 — 涵盖 AI Agent、Multi-agent、MCP Agent、Voice AI、RAG、Agent Skills、Fine-tuning 等 14 个分类
  • · 多模型兼容 — 支持 Claude、Gemini、OpenAI、xAI、Qwen、Llama 等主流 LLM,切换仅需改配置