SUMMARY AI要約 by gpt-5-mini
airisはデスクトップ向けのローカルRAGエンジン兼学習ワークスペースです。ReactフロントとRustバックエンドをTauriで結合し、PDF/Markdown/HTML/TXTの書籍をチャンク化・埋め込みしてハイブリッド検索（sqlite-vecによるベクトルKNN＋SQLite FTS5＋RRF）で文脈を組み立て、ローカルのLLM CLI（claude-code / gemini-cli / codex-cli）やAPI経由で応答を生成します。埋め込みモデル（multilingual-e5-small / BGE-M3）はONNXで端末内推論し、ユーザーデータやOAuthトークンは外部へ送信されません。 主な機能： - 文書パーシングとトークン窓でのチャンク化（見出し／ページ基準、文境界保持） - 2層の埋め込み（高速T1と高精度T2のバックグラウンド処理） - SQLiteベースのベクトル・FTSインデックス、トランザクション／WALによる耐障害性 - 再開機構、リソース制御（優先度・スロットリング・バッテリ/熱による一時停止） - 埋め込み・応答キャッシュ、SSEストリーミングでの引用クリック機能 開発環境はNode.js・pnpm・Rust・Tauriが必要。個人開発のv0.4.xシリーズでRAG機能を整備中です。
DETECTED 検出されたAIスタック
このRepoのdescription / GitHub topics / READMEのAI要約に出現したAI関連キーワードをカテゴリ別に表示。各バッジは該当カテゴリの詳細ランキングへリンクします。
使用言語(バイト数比)
オーナー情報
Dept. of Computer Science, Konkuk Uni. interested in Non-PhotoRealistic Rendering of Computer Graphics
日付
| GitHub作成日 | 2026-05-02 |
| 最終Push | 2026-05-09 |
| 当サイト初検出 | 2026-05-09 |
| 最終取得 | 2026-05-09 15:42 |
類似Repo (同じ言語のAI関連Repo)
Local desktop gateway that translates OpenAI Codex CLI's Responses API into Chat Completions for Kimi / DeepSeek / Zhipu GLM / Bailian and other OpenAI-compatible providers.
garudust-org/garudust-agent🦅 Open-source self-improving AI agent in Rust — persistent memory, skill learning, tool hub, multi-platform bots & production gateway
holotherapper/lmmLocal AI model manager
jscott3201/rusty-bacnet-mcpDedicated MCP (Model Context Protocol) server for agentic interaction with BACnet building automation networks — bulk reads, hot-reload safety layer, and a ratatui operator console on the rusty-bacnet stack.
martint/kataCode review for jj (jujutsu) workflows: revset-defined reviews, patchset-anchored comments that survive branch movement, with web, HTTP, and MCP surfaces for fast AI-agent iteration.
atliliw/langchainRustAgentRAG-based conversational AI system with layered compression, multi-agent collection, and hybrid retrieval (BM25 + vector). Built with Rust/Axum.
Jeffrin-dev/AimDock Tespera/alluviumAuto-archive Claude Code sessions to your Obsidian vault as a Karpathy-style LLM wiki. Passive, hook-driven, knowledge converges instead of accumulating.