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Marker-Inc-Korea

Marker-Inc-Korea/AutoRAG

Un asistente bibliotecario personal que busca en tus archivos, correos, chats y notas sin moverlos, y ofrece respuestas numeradas con citas.

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¿Qué es?

AutoRAG Agent es un asistente bibliotecario personal para el trabajo de oficina. Un único modelo configurado busca en documentos locales, correos, archivos de chats y notas donde ya se encuentran, en lugar de copiarlos a una base de datos vectorial central. Abre directamente los archivos de origen para verificar los datos y luego ofrece respuestas numeradas con referencias a los pasajes de donde provienen.

La indexación se realiza automáticamente. Los documentos se procesan localmente (PDF, HWP/HWPX, DOCX, XLSX, Markdown y más) y luego se buscan con el ranking de palabras clave BM25, la búsqueda semántica vectorial o una combinación de ambas. Los conectores abarcan Slack, Discord, Telegram, WhatsApp, KakaoTalk, Notion, Gmail/correo IMAP, Obsidian y GitHub. Si se lo solicitas, el agente también puede organizar, cambiar de nombre, mover o editar archivos; los cambios quedan registrados y los archivos eliminados se envían a la papelera del sistema operativo.

El proyecto se distribuye como el paquete @autorag/librarian, con una CLI, una interfaz de terminal, un servidor MCP para agentes de programación y una API de TypeScript. Una aplicación de escritorio basada en el mismo motor se mantiene en un repositorio aparte. El optimizador original de pipelines de AutoRAG en Python ahora se encuentra en un directorio heredado y está en modo de mantenimiento.

Funciones clave

  • 01Busca en archivos locales, correos, archivos de chats y notas sin copiarlos a una base de datos central.
  • 02Ofrece respuestas numeradas con citas que apuntan a los archivos de origen y sus pasajes.
  • 03Combina la búsqueda de palabras clave BM25, la búsqueda semántica vectorial y el ranking híbrido.
  • 04Procesa localmente archivos PDF, HWP/HWPX, DOCX, XLSX y Markdown, con OCR opcional para imágenes.
  • 05Ofrece una CLI, una interfaz de terminal, un servidor MCP y una API de TypeScript.

Casos de uso

  • Encontrar cláusulas o cifras en una carpeta de contratos, informes y hojas de cálculo.
  • Hacer preguntas sobre meses de conversaciones de Slack, Discord o Telegram.
  • Buscar en archivos de correo y bóvedas de Obsidian desde una sola interfaz.
  • Dar a un agente de programación, como Claude Code, acceso a la recuperación de documentos locales mediante MCP.

Antes de usarlo

  • Requiere Node 24 o posterior y Bun 1.2 o posterior.
  • El código fuente de la aplicación de escritorio está bajo Fair Source (FSL-1.1-MIT), no bajo Apache-2.0 como el motor.
  • La búsqueda semántica depende del embedder local MinSync, y la búsqueda por nombre de archivo varía según la plataforma (Everything en Windows y fsearch-cli en macOS/Linux).

En colecciones

Servidores MCPAgentes personales de IA open source

Temas

#rag#personal-agent#retrieval-augmented-generation#llm#document-parser#embeddings#bm25#mcp#agent#librarian

Preguntas frecuentes

¿Qué es AutoRAG?
Un asistente bibliotecario personal que busca en tus archivos, correos, chats y notas sin moverlos, y ofrece respuestas numeradas con citas. AutoRAG Agent es un asistente bibliotecario personal para el trabajo de oficina. Un único modelo configurado busca en documentos locales, correos, archivos de chats y notas donde ya se encuentran, en lugar de copiarlos a una base de datos vectorial central. Abre directamente los archivos de origen para verificar los datos y luego ofrece respuestas numeradas con referencias a los pasajes de donde provienen.
¿AutoRAG es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
AutoRAG es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿AutoRAG sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de AutoRAG fue el 5 nov 2026.
¿Para qué puedo usar AutoRAG?
Encontrar cláusulas o cifras en una carpeta de contratos, informes y hojas de cálculo. Hacer preguntas sobre meses de conversaciones de Slack, Discord o Telegram. Buscar en archivos de correo y bóvedas de Obsidian desde una sola interfaz. Dar a un agente de programación, como Claude Code, acceso a la recuperación de documentos locales mediante MCP.
¿Dónde consigo AutoRAG?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/Marker-Inc-Korea/AutoRAG

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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