Toolkit de recuperação de informações da BAAI com modelos BGE de embeddings e reranking, além de recursos para treinamento, avaliação e tutoriais de busca e RAG.
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Marker-Inc-Korea/AutoRAG
Um bibliotecário pessoal que pesquisa arquivos, e-mails, chats e notas onde estão e retorna respostas numeradas com citações.
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O que é?
O AutoRAG Agent é um bibliotecário pessoal para o trabalho de escritório. Um único modelo configurado pesquisa documentos locais, e-mails, arquivos de conversas e notas onde eles já estão, em vez de copiá-los para um banco de dados vetorial centralizado. Ele abre os arquivos de origem diretamente para verificar os fatos e, em seguida, retorna respostas numeradas que apontam para os trechos de onde vieram.
A indexação é automática. Os documentos são analisados localmente (PDF, HWP/HWPX, DOCX, XLSX, Markdown e outros formatos) e pesquisados com classificação por palavras-chave BM25, busca vetorial semântica ou uma combinação dos dois. Os conectores incluem Slack, Discord, Telegram, WhatsApp, KakaoTalk, Notion, Gmail/e-mail IMAP, Obsidian e GitHub. A pedido, o agente também pode organizar, renomear, mover ou editar arquivos. As alterações ficam registradas e os arquivos excluídos são enviados para a lixeira do sistema operacional.
O projeto é distribuído como o pacote @autorag/librarian, que inclui uma CLI, uma interface de terminal, um servidor MCP para agentes de programação e uma API TypeScript. Um aplicativo para desktop baseado no mesmo mecanismo é mantido em um repositório separado. O otimizador de pipelines original do AutoRAG, escrito em Python, agora fica em um diretório legado e está em modo de manutenção.
Recursos principais
- 01Pesquisa arquivos locais, e-mails, arquivos de conversas e notas onde estão, sem copiá-los para um banco de dados centralizado.
- 02Retorna respostas numeradas com citações que apontam para os arquivos de origem e seus trechos.
- 03Combina busca por palavras-chave BM25, busca vetorial semântica e classificação híbrida.
- 04Analisa PDF, HWP/HWPX, DOCX, XLSX e Markdown localmente, com OCR opcional para imagens.
- 05Oferece uma CLI, uma interface de terminal, um servidor MCP e uma API TypeScript.
Casos de uso
- Encontrar cláusulas ou valores em uma pasta com contratos, relatórios e planilhas.
- Fazer perguntas sobre meses de conversas no Slack, Discord ou Telegram.
- Pesquisar arquivos de e-mail e vaults do Obsidian em uma única interface.
- Permitir que um agente de programação, como Claude Code, acesse a recuperação de documentos locais por meio do MCP.
Antes de usar
- Requer Node 24 ou superior e Bun 1.2 ou superior.
- O código-fonte do app para desktop está sob Fair Source (FSL-1.1-MIT), e não Apache-2.0 como o mecanismo.
- A busca semântica depende do embedder local MinSync, e a busca por nome de arquivo varia conforme a plataforma (Everything no Windows e fsearch-cli no macOS/Linux).
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Tópicos
#rag#personal-agent#retrieval-augmented-generation#llm#document-parser#embeddings#bm25#mcp#agent#librarian
Perguntas frequentes
- O que é AutoRAG?
- Um bibliotecário pessoal que pesquisa arquivos, e-mails, chats e notas onde estão e retorna respostas numeradas com citações. O AutoRAG Agent é um bibliotecário pessoal para o trabalho de escritório. Um único modelo configurado pesquisa documentos locais, e-mails, arquivos de conversas e notas onde eles já estão, em vez de copiá-los para um banco de dados vetorial centralizado. Ele abre os arquivos de origem diretamente para verificar os fatos e, em seguida, retorna respostas numeradas que apontam para os trechos de onde vieram.
- AutoRAG é gratuito? Qual é a licença?
- AutoRAG é open source sob a licença Apache-2.0. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
- AutoRAG ainda é mantido?
- Manutenção ativa. O último commit de AutoRAG foi em 5 de nov. de 2026.
- Para que posso usar AutoRAG?
- Encontrar cláusulas ou valores em uma pasta com contratos, relatórios e planilhas. Fazer perguntas sobre meses de conversas no Slack, Discord ou Telegram. Pesquisar arquivos de e-mail e vaults do Obsidian em uma única interface. Permitir que um agente de programação, como Claude Code, acesse a recuperação de documentos locais por meio do MCP.
- Onde consigo AutoRAG?
- O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/Marker-Inc-Korea/AutoRAG
Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.
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