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StarTrail-org/LEANN

Índice vectorial local y toolkit de RAG que reduce el almacenamiento cerca de un 97 % al recalcular embeddings bajo demanda, para buscar datos personales en tu laptop.

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¿Qué es?

LEANN es una base de datos vectorial para generación aumentada por recuperación (RAG) que funciona en un dispositivo personal. En vez de almacenar cada embedding, conserva un índice de grafo compacto y calcula los embeddings bajo demanda durante las búsquedas; según el proyecto, esto reduce el almacenamiento cerca de un 97 % sin perder precisión. El objetivo es que resulte práctico indexar localmente grandes colecciones personales, como documentos, correos electrónicos, historial del navegador y registros de chats.

El proyecto ofrece un paquete de Python instalable desde PyPI, con una API declarativa para crear un índice, buscar en él y chatear con un LLM a partir de los resultados. Incluye aplicaciones de ejemplo para archivos PDF y de texto, Apple Mail, el historial de Chrome, WeChat, iMessage y exportaciones de chats de ChatGPT o Claude, además de un servidor MCP para conectar fuentes en tiempo real, como Slack y los marcadores de Twitter. También funciona con Claude Code como servicio de búsqueda semántica.

Para la generación y los embeddings, LEANN admite motores locales como Ollama, LM Studio, vLLM y llama.cpp, así como cualquier endpoint compatible con OpenAI, incluidos varios proveedores en la nube. La creación y las búsquedas funcionan en Ubuntu, Arch, WSL, macOS y Windows, con backends DiskANN y HNSW disponibles.

Funciones clave

  • 01Recalcula los embeddings bajo demanda y reduce considerablemente el almacenamiento del índice.
  • 02Crea índices y permite buscar en ellos mediante una API de Python y una CLI.
  • 03Indexa archivos PDF, de texto y Markdown, además de datos de Apple Mail, el historial de Chrome, WeChat e iMessage.
  • 04Conecta fuentes en tiempo real, como Slack y los marcadores de Twitter, mediante servidores MCP.
  • 05Funciona con motores LLM locales como Ollama y con cualquier API compatible con OpenAI.

Casos de uso

  • Buscar años de documentos personales, correos electrónicos o historiales de chats en una laptop, sin subir los datos.
  • Añadir búsqueda semántica en un código fuente a Claude Code mediante MCP.
  • Crear una base de conocimiento privada y portátil que se pueda trasladar entre dispositivos.
  • Ejecutar localmente un chatbot de RAG sobre conversaciones exportadas de ChatGPT o Claude.

Inicio rápido

  1. 1

    Instala uv (gestor de paquetes) mediante el script oficial de instalación indicado en el README

  2. 2

    Crea un entorno virtual con uv

    uv venv
  3. 3

    Activa el entorno virtual

    source .venv/bin/activate
  4. 4

    Instala LEANN desde PyPI

    uv pip install leann

Antes de usarlo

  • Compilar el backend opcional DiskANN requiere dependencias de sistema considerables, como Boost, protobuf y MKL.
  • Los proveedores de LLM y embeddings en la nube requieren una clave de API, mientras que el uso completamente local depende de que ejecutes tu propio motor de inferencia.

Temas

#rag#vector-database#vector-search#local-first#privacy#embeddings#llm#python#ai#faiss

Preguntas frecuentes

¿Qué es LEANN?
Índice vectorial local y toolkit de RAG que reduce el almacenamiento cerca de un 97 % al recalcular embeddings bajo demanda, para buscar datos personales en tu laptop. LEANN es una base de datos vectorial para generación aumentada por recuperación (RAG) que funciona en un dispositivo personal. En vez de almacenar cada embedding, conserva un índice de grafo compacto y calcula los embeddings bajo demanda durante las búsquedas; según el proyecto, esto reduce el almacenamiento cerca de un 97 % sin perder precisión. El objetivo es que resulte práctico indexar localmente grandes colecciones personales, como documentos, correos electrónicos, historial del navegador y registros de chats.
¿LEANN es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
LEANN es open source bajo la licencia MIT. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿LEANN sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de LEANN fue el 21 oct 2026.
¿Para qué puedo usar LEANN?
Buscar años de documentos personales, correos electrónicos o historiales de chats en una laptop, sin subir los datos. Añadir búsqueda semántica en un código fuente a Claude Code mediante MCP. Crear una base de conocimiento privada y portátil que se pueda trasladar entre dispositivos. Ejecutar localmente un chatbot de RAG sobre conversaciones exportadas de ChatGPT o Claude.
¿Cómo se instala LEANN?
Instala uv (gestor de paquetes) mediante el script oficial de instalación indicado en el README Crea un entorno virtual con uv: uv venv Activa el entorno virtual: source .venv/bin/activate Instala LEANN desde PyPI: uv pip install leann
¿Dónde consigo LEANN?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/StarTrail-org/LEANN

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

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