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产品介绍

Molore是一套本地优先的开源个人 AI 知识库:FastAPI 后端 + React 19 前端 + Electron 桌面端(内嵌 PyInstaller sidecar)+ 浏览器剪藏扩展,数据默认只存在你自己的机器上。项目在 AGPL 下开源(精简版,GitHub motuo520/grzhishiku),同时提供带桌面端打包、支付与云端能力的商业版,双轨并行。它要解决的问题很直接:把笔记、网页剪藏、文档喂进去之后,不用自己整理,就能检索得到、问得出来、看得清知识之间的关联——而这一切可以不依赖任何云服务完成。

适用场景

需求功能
数据隐私,内容不出机器本地优先架构:SQLite 本地库 + Ollama 本地模型,全程离线可用;云端只在主动备份或按量消费时涉及
零运维,一键安装桌面端安装包内嵌完整后端(sidecar),双击即用,不需要命令行
文档格式繁杂(PDF 扫描件 / 图片 / Excel / Word)文档解析管线:pymupdf 文字层 + RapidOCR 扫描件兜底,XLSX/DOCX 表格转 Markdown 管道表入库
检索召回不稳,问不到库里的东西混合检索:sqlite-vec 向量 KNN + FTS5 BM25 融合 + 表格行结构化索引 + SQL 保底召回,叠 GraphRAG 图谱扩展
不想被单一模型厂商绑定三条模型通道硬分流:🏠 本地模型(免费)、🔑 BYOK 自带 Key(23 家预设)、☁️ 平台按量(有余额即可用)
个人知识自进化,越用越有价值LLM Wiki 条目编译、知识图谱自动构建、每日复盘/每周回顾,全部可走本地模型零成本

核心概念

概念说明
笔记(note)手写或导入的文本内容,四类入库内容之一
剪藏(clip)浏览器扩展一键保存的网页正文,自动抽取入库
知识单元(knowledge unit)认知生产管线的产物(概念卡、碰撞卡等),带 title 列,参与检索与建图
标签(tag)内容上的自动/手动标签,content_tags.source 区分来源(auto/manual)
目录树(folder)手动归档结构,必属一脑、限三层,四类内容均可归档
知识图谱(graph)由 graphifyy 从语料抽取的实体-关系网络,13 谓词收敛,支持版本快照回滚
wiki 条目(wiki entry)LLM 编译的百科式条目,带版本史与回滚,可进融合检索与图谱
会话(chat session)AI 对话上下文,RAG 问答的载体,始终创建者私有
空间(space)个人空间 / 团队空间(企业版),全模块按空间口径隔离

功能清单

  • 内容采集:批量导入、浏览器书签 HTML 导入、剪藏扩展、笔记/便签墙手写,入库自动打标签、自动向量化
  • 文档解析:PDF 文字层优先 + 扫描件 OCR(app/services/document_ocr.py),XLSX/DOCX 表格结构化入库(app/services/document_service.py
  • 融合检索:向量(sqlite-vec,bge-m3 1024d)+ FTS5 BM25 加权融合 + 表格行索引 + 编号/稀有数字 SQL 保底召回,实现在 app/api/v1/endpoints/llm/retrieval/ 子包
  • AI 对话(RAG 问答):流式回答带 [n] 引用可点回原文;数字 grounding 校验、零命中拒答声明、推测标注(RAG_SPECULATION_CHECK)保证证据边界
  • 知识图谱:增量建图、置信度隔离区、版本快照回滚、实体消歧审计(app/services/graphify_service.py
  • LLM Wiki:条目编译、版本史与回滚、规则 lint 定时闭环、条目进图谱与融合检索(app/services/wiki_service/ 包)
  • 知识自进化:每日复盘 / 每周回顾定时产出(本地模型零成本),知识单元三轨状态(verification_status / evolution_stage / pipeline_stage)
  • 模型通道硬分流:分类与默认策略单点在 app/services/llm_service/channel_policy.py,BYOK 无 key 即不通、绝不跨通道兜底
  • 云同步:E2EE 增量同步 + 快照保险箱(app/services/sync_agent.py / sync_capture.py
  • 桌面端:托盘常驻、全局热键(Ctrl+Shift+N 快记 / Ctrl+Shift+J 唤起对话)、自动更新、本地加密保险柜
  • 插件系统:manifest 驱动 + 用户级启停(app/plugins/manager.py

系统组件

组件技术栈默认端口职责
backendFastAPI + SQLAlchemy8080(云端)/ 8000(自托管开发)API 服务、检索与 RAG、任务调度,入口 app/main.py
frontendReact 19 + Vite3000(开发)Web 界面,桌面端由后端同源托管
desktopElectron53948(内嵌后端)桌面壳,内嵌 PyInstaller sidecar(693MB,含 OCR 全家桶)
browser-extensionChrome/Edge 扩展网页一键剪藏
存储SQLite + sqlite-vec + FTS5关系数据、向量 KNN、全文索引,单文件库
本地模型Ollama11434聊天模型 qwen3.5:0.8b 与嵌入模型 bge-m3(1024 维向量)

下一步

  • 安装部署:桌面端、Docker 自托管与云端生产栈的完整安装方式
  • 快速上手:从安装到问出第一个问题的最短路径
  • 配置详解:环境变量、配置优先级与运行时开关

基于 AGPL-3.0 协议发布。