Aplicativo de IA completo para conversar com seus documentos e executar agentes de IA, com configuração local, suporte a vários usuários e diversos provedores de LLM.
IA local e modelos
Bases de conhecimento privadas com IA e RAG: 26 projetos open source (2026)
Faça perguntas sobre seus documentos e receba respostas com fontes, na sua máquina ou no seu servidor.
- Projeto
- 26
- Nesta semana
- +2,8 mil
- Atualizado
- há 4 horas
Como escolher
Comece pelo trabalho que você precisa resolver: conversar com seus documentos, buscar em vários apps da empresa ou montar seu próprio app de RAG. O AnythingLLM oferece chat com documentos e agentes com foco local, o Onyx indexa dados de mais de 50 apps conectados para busca em equipe, e o SurfSense é um app de desktop isolado da rede para arquivos locais. Depois decida quanta configuração você aceita: um app instalado ou um servidor próprio.
- anything-llmIdeal para quem quer um único app para conversar com documentos e executar agentes, com vários usuários e diversos provedores de LLM.
- onyxIdeal para equipes que precisam de chat e busca auto-hospedados sobre dados de mais de 50 apps conectados.
- SurfSenseIdeal para quem precisa de um app de desktop isolado da rede, com um agente no estilo NotebookLM que pesquisa e edita documentos locais.
Comparação dos principais projetos
| Projeto | Estrelas | Nesta semana | Licença | Atualizado |
|---|---|---|---|---|
| 68 mil | +248 | MIT | há 20 horas | |
| 58,7 mil | +-24 | MIT | há 5 dias | |
| 41,7 mil | +647 | MIT | há 4 horas | |
| 38,1 mil | +134 | AGPL-3.0 | há 3 meses | |
| 36,7 mil | +627 | — | há 5 dias | |
| 33,3 mil | +154 | — | há 12 horas |
Todos os projetos
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Um servidor RAG sem código que indexa uma pasta de documentos em um dos 8 bancos de dados vetoriais e mantém as respostas atualizadas conforme os arquivos mudam.
Uma alternativa auto-hospedada e focada em privacidade ao NotebookLM do Google, para conversar com suas fontes e gerar podcasts, com suporte a vários provedores de IA.
Segundo cérebro de IA que você pode hospedar por conta própria, responde a perguntas sobre a web e seus documentos e oferece agentes personalizados e automações programadas.
Plataforma de conhecimento open source com LLM da Tencent que transforma documentos em um sistema de perguntas e respostas com RAG, um agente de raciocínio e uma wiki mantida automaticamente.
Plataforma de chat com IA e gestão de conhecimento, auto-hospedada, que indexa dados de mais de 50 apps conectados e funciona com a maioria dos provedores de LLM.
Plataforma auto-hospedada para criar agentes e assistentes de IA que respondem a perguntas com base nos seus documentos, com citações e suporte a qualquer modelo.
App desktop open source e isolado da internet: um agente de IA no estilo do NotebookLM que pesquisa, transforma e edita seus documentos locais.
Sistema local de perguntas e respostas sobre seus próprios arquivos, como PDF, Word, Excel, Markdown e imagens, com implantação offline.
Um toolkit local de índices vetoriais e RAG que reduz o armazenamento em cerca de 97% ao recalcular embeddings sob demanda, permitindo pesquisar dados pessoais no laptop.
Uma base de conhecimento em Rust auto-hospedada que cria um grafo de conhecimento bitemporal a partir de documentos, com busca RAG, raciocínio orientado por ontologias e acesso via MCP para agentes.
Stack inicial baseado em Docker para criar apps de GenAI com LangChain, Neo4j e Ollama, com demos de bot de suporte, perguntas e respostas sobre PDFs e API.
Tutorial modular de Agentic RAG com LangGraph, com indexação hierárquica, memória de conversa e esclarecimento de consultas.
Plataforma self-hosted que conecta Slack, Drive, Jira, GitHub e outros sistemas corporativos a uma base de conhecimento com controle de permissões para buscas e agentes de IA.
Um app nativo para macOS que conversa com um LLM local e responde usando seus arquivos, pastas e sites, sem precisar instalar outros programas.
Plataforma de IA agêntica self-hosted, desenvolvida em Rust, para organizações executarem modelos, dados privados e ferramentas internas on-premise ou em ambientes isolados.
Um app local de geração aumentada por recuperação que responde a perguntas sobre PDFs, arquivos Word e texto, citando o arquivo e a página, com execução via Ollama.
Stack RAG auto-hospedada para implantar um assistente privado no estilo ChatGPT com seus próprios PDFs e documentos, usando LLMs open source e Qdrant.
Um assistente de IA offline com uma biblioteca integrada de sobrevivência e primeiros socorros, que funciona localmente e cita o trecho usado em cada resposta.
Hub corporativo de conhecimento auto-hospedado que transforma documentos da empresa em uma wiki e a disponibiliza para Claude e outros LLMs via servidor MCP, com acesso por departamento.
App de desktop gratuito e open source que escreve e analisa seus próprios arquivos com IA, verificando cada frase e número com base nas fontes.
App de RAG offline que indexa arquivos locais, repositórios do GitHub e sites e responde a perguntas com modelos locais do Ollama, mantendo os dados na sua rede.
Plataforma open source de AIaaS para criar projetos de IA com RAG, agentes e lógica visual e disponibilizá-los por uma REST API com interface web integrada.
App de chat com Svelte e FastAPI para fazer perguntas sobre um repositório do GitHub ou uma pasta de código-fonte enviada, usando LLMs online ou locais.
Framework open source de GraphRAG e agentes que responde a perguntas com múltiplos saltos sobre um grafo de conhecimento, com citações, localmente via Ollama ou na nuvem.
Plataforma jurídica de pesquisa autohospedada para consultar documentos do escritório com RAG, verificar citações e revisar contratos.
Perguntas frequentes
- Como esses projetos são escolhidos?
- Cada projeto do Repolode passa por um filtro de qualidade antes de entrar: precisa funcionar hoje, resolver um problema concreto, ser mais do que um simples wrapper e continuar mantido. Esta página agrupa os projetos por tema e os ordena por estrelas no GitHub.
- Qual é o projeto mais popular desta lista?
- Mintplex-Labs/anything-llm, com 68 mil estrelas no GitHub. Confira a licença e o último commit de cada projeto antes de escolher.