Repolode
Предложить
Marker-Inc-Korea

Marker-Inc-Korea/AutoRAG

Персональный библиотекарь-агент ищет информацию в файлах, почте, чатах и заметках на месте и выдаёт пронумерованные ответы со ссылками на источники.

Открыть на GitHub
Звёзды
5,382
Форки
485
Открытые issues
81
Последний коммит
вчера

Что это?

AutoRAG Agent — персональный библиотекарь-агент для офисной работы. Одна настроенная модель ищет информацию в локальных документах, почте, архивах чатов и заметках там, где они уже хранятся, не копируя их в единую векторную базу данных. Агент напрямую открывает исходные файлы, чтобы проверить факты, а затем выдаёт пронумерованные ответы со ссылками на фрагменты, из которых они взяты.

Индексация выполняется автоматически. Документы обрабатываются локально (PDF, HWP/HWPX, DOCX, XLSX, Markdown и другие форматы), после чего поиск выполняется с помощью ранжирования по ключевым словам BM25, семантического векторного поиска или их комбинации. Поддерживаются Slack, Discord, Telegram, WhatsApp, KakaoTalk, Notion, Gmail/IMAP, Obsidian и GitHub. По запросу агент также может упорядочивать, переименовывать, перемещать и редактировать файлы; изменения фиксируются, а удалённые файлы отправляются в корзину ОС.

Проект поставляется как пакет @autorag/librarian с CLI, терминальным интерфейсом, MCP-сервером для coding-агентов и TypeScript API. Настольное приложение на том же движке поддерживается в отдельном репозитории. Исходный оптимизатор конвейеров AutoRAG на Python теперь находится в каталоге legacy и переведён в режим поддержки.

Ключевые возможности

  • 01Ищет информацию в локальных файлах, почте, архивах чатов и заметках на месте, не копируя её в единую базу данных.
  • 02Выдаёт пронумерованные ответы со ссылками на исходные файлы и фрагменты.
  • 03Сочетает поиск по ключевым словам BM25, семантический векторный поиск и гибридное ранжирование.
  • 04Локально обрабатывает PDF, HWP/HWPX, DOCX, XLSX и Markdown; для изображений можно включить OCR.
  • 05Предоставляет CLI, терминальный интерфейс, MCP-сервер и TypeScript API.

Сценарии использования

  • Поиск условий договоров или показателей в папке с договорами, отчётами и таблицами.
  • Вопросы по переписке в Slack, Discord или Telegram за несколько месяцев.
  • Поиск по архивам почты и хранилищам Obsidian из одного интерфейса.
  • Предоставление coding-агенту, например Claude Code, доступа к поиску по локальным документам через MCP.

Что важно знать

  • Требуются Node версии 24 или выше и Bun версии 1.2 или выше.
  • Исходный код настольного приложения распространяется по лицензии Fair Source (FSL-1.1-MIT), а не Apache-2.0, как у движка.
  • Семантический поиск использует локальный эмбеддер MinSync, а поиск по имени файла зависит от платформы (Everything в Windows, fsearch-cli в macOS/Linux).

В подборках

MCP-серверыOpen source персональные ИИ-агенты

Темы

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

Частые вопросы

Что такое AutoRAG?
Персональный библиотекарь-агент ищет информацию в файлах, почте, чатах и заметках на месте и выдаёт пронумерованные ответы со ссылками на источники. AutoRAG Agent — персональный библиотекарь-агент для офисной работы. Одна настроенная модель ищет информацию в локальных документах, почте, архивах чатов и заметках там, где они уже хранятся, не копируя их в единую векторную базу данных. Агент напрямую открывает исходные файлы, чтобы проверить факты, а затем выдаёт пронумерованные ответы со ссылками на фрагменты, из которых они взяты.
AutoRAG можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
AutoRAG распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
AutoRAG всё ещё поддерживается?
Активно поддерживается. Последний коммит в AutoRAG — 6 нояб. 2026 г..
Для чего можно использовать AutoRAG?
Поиск условий договоров или показателей в папке с договорами, отчётами и таблицами. Вопросы по переписке в Slack, Discord или Telegram за несколько месяцев. Поиск по архивам почты и хранилищам Obsidian из одного интерфейса. Предоставление coding-агенту, например Claude Code, доступа к поиску по локальным документам через MCP.
Где скачать AutoRAG?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/Marker-Inc-Korea/AutoRAG

Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.

Похожие проекты

jonfairbanks / local-rag

Офлайн-приложение RAG индексирует локальные файлы, репозитории GitHub и сайты и отвечает на вопросы с помощью локальных моделей Ollama, не передавая данные за пределы вашей сети.

ИИ и машинное обучение#rag#llm#ollama
76595PythonGPL-3.0Активно поддерживаетсяОбновлён 5 дней назад

the-open-agent / openagent

Локально размещаемый персональный AI-ассистент в виде одного бинарного файла на Go: чат с LLM, базы знаний RAG и циклы агента для браузера, shell-команд и MCP-инструментов.

ИИ и машинное обучение#ai-assistant#llm#rag
5,7 тыс.+2 за неделю671GoApache-2.0Активно поддерживаетсяОбновлён вчера