veyliss/ai-localbase
📦 オープンソースプロジェクトveyliss
ローカル環境で動作するRAG知識ベースシステム。MCPを介してAIチャットにローカルドキュメントを統合。
ai-localbaseは、プライベートなドキュメントストレージと大規模言語モデル（LLM）の橋渡しをする、高性能なローカルファーストの知識管理システムです。Go言語ベースのバックエンドにより、XLSXやCSVといった構造化データから、MD、TXT、PDFなどの非構造化テキストまで、多様なファイル形式を効率的に処理・インデックス化します。
主な技術的特徴として、ベクトルストレージと検索のためのQdrantとのシームレスな統合や、ローカルモデル推論のためのOllamaとの互換性が挙げられます。特にModel Context Protocol（MCP）への対応が大きな強みであり、AIエージェントに対して文脈を考慮したローカルドキュメントの検索機能を提供します。外部のクラウドAPIに依存せず、完全にローカルインフラ上で動作する、安全で高性能なRAGパイプラインを求める開発者やパワーユーザーにとって理想的なアーキテクチャです。
💡ハイライト
- ├─Model Context Protocol (MCP) にネイティブ対応
- ├─多様な形式のRAGに対応 (MD, PDF, XLSX等)
- └─Go言語による高性能なバックエンド実装
🎯対象
- ├─AIエンジニア
- └─プライバシー重視の開発者