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Marker-Inc-Korea

Marker-Inc-Korea/AutoRAG

个人图书管理员式智能体，原地搜索文件、邮件、聊天和笔记，返回带编号引用的答案。

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这是什么？

AutoRAG Agent 是面向办公场景的个人图书管理员式智能体。它通过一个已配置的模型，直接在本地文档、邮件、聊天记录和笔记所在的位置进行检索，而不是把数据复制到集中式向量数据库中。智能体会直接打开原始文件核对事实，并返回带编号的答案，引用可以追溯到对应的原文段落。

索引过程自动完成。文档在本地解析（支持 PDF、HWP/HWPX、DOCX、XLSX、Markdown 等），之后可使用 BM25 关键词排序、语义向量检索或两者混合的方式搜索。连接器覆盖 Slack、Discord、Telegram、WhatsApp、KakaoTalk、Notion、Gmail/IMAP 邮件、Obsidian 和 GitHub。用户提出要求时，智能体还可以整理、重命名、移动或编辑文件，所有改动都有记录，删除操作会进入系统回收站。

项目以 @autorag/librarian 包的形式发布，提供命令行工具、终端界面、供编程智能体调用的 MCP 服务，以及 TypeScript API。基于同一引擎的桌面应用维护在另一个仓库中。原来的 Python 版 AutoRAG 流水线优化工具已移至 legacy 目录，目前处于维护模式。

核心功能

  • 01原地搜索本地文件、邮件、聊天归档和笔记，无需复制到中央数据库。
  • 02返回带编号引用的答案，引用指向原始文件和段落。
  • 03支持 BM25 关键词搜索、语义向量检索以及两者的混合排序。
  • 04在本地解析 PDF、HWP/HWPX、DOCX、XLSX 和 Markdown，可选开启图片 OCR。
  • 05提供命令行、终端界面、MCP 服务和 TypeScript API。

适用场景

  • 在合同、报告和表格文件夹中查找条款或数据。
  • 对数月的 Slack、Discord 或 Telegram 聊天记录提问。
  • 在同一界面中检索邮件归档和 Obsidian 笔记库。
  • 通过 MCP 为 Claude Code 等编程智能体提供本地文档检索能力。

使用前须知

  • 需要 Node 24 或更高版本以及 Bun 1.2 或更高版本。
  • 桌面应用的源代码采用 Fair Source（FSL-1.1-MIT）许可，而非引擎所用的 Apache-2.0。
  • 语义搜索依赖本地 MinSync 嵌入器，文件名搜索则因平台而异（Windows 用 Everything，macOS/Linux 用 fsearch-cli）。

收录于专题

MCP Server 精选开源个人 AI 助理（Personal Agents）

标签

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

常见问题

AutoRAG 是什么？
个人图书管理员式智能体，原地搜索文件、邮件、聊天和笔记，返回带编号引用的答案。 AutoRAG Agent 是面向办公场景的个人图书管理员式智能体。它通过一个已配置的模型，直接在本地文档、邮件、聊天记录和笔记所在的位置进行检索，而不是把数据复制到集中式向量数据库中。智能体会直接打开原始文件核对事实，并返回带编号的答案，引用可以追溯到对应的原文段落。
AutoRAG 可以免费使用吗？用的什么许可证？
AutoRAG 以 Apache-2.0 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。
AutoRAG 还在维护吗？
活跃维护中。AutoRAG 最近一次提交是在 2026年11月6日。
AutoRAG 适合用来做什么？
在合同、报告和表格文件夹中查找条款或数据。 对数月的 Slack、Discord 或 Telegram 聊天记录提问。 在同一界面中检索邮件归档和 Obsidian 笔记库。 通过 MCP 为 Claude Code 等编程智能体提供本地文档检索能力。
在哪里获取 AutoRAG？
源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/Marker-Inc-Korea/AutoRAG

概要由 AI 根据项目 README 生成；GitHub 数据每日更新。

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