Project NOMAD：离线优先的知识与教育服务器

核心能力与快速开始

★ 36883 · TypeScript

能做什么

以 Docker 容器编排的方式管理并集成多种离线工具与资源：AI 对话（Ollama 或 OpenAI 兼容服务，如 LM Studio、llama.cpp）配合 Qdrant 进行文档上传与语义搜索（RAG）；通过 Kiwix 提供离线 Wikipedia、医学参考、生存指南与电子书；通过 Kolibri 提供 Khan Academy 课程、进度跟踪与多用户支持；通过 ProtoMaps 提供可下载的区域离线地图；通过 CyberChef 提供加密、编码、哈希与数据分析；通过 FlatNotes 提供本地 Markdown 笔记；内置系统基准测试、Builder Tags 与社区排行榜；Supply Depot 一键式应用目录，支持运行自定义 Docker 容器；可选的自动化更新（核心软件、已安装应用与离线内容，按计划执行，主版本需手动更新）；首次配置向导与内容集合选择；内置 Wikipedia 内容选择器、ZIM 库管理与内容浏览器。

适用场景

在无互联网或网络受限的环境中搭建自包含的知识与教育服务器；在本地通过浏览器访问离线 Wikipedia、电子书与课程；使用本地或自托管的 AI 助手对上传文档进行语义搜索与问答；下载并查看离线区域地图；进行加密、编码与数据分析；在本地记录 Markdown 笔记；通过基准测试对比硬件性能；通过应用目录扩展自托管服务。

项目形态

可直接使用的工具

部署方式

可安装在基于 Debian 的操作系统上（推荐 Ubuntu 26.04 LTS，支持 24.04 LTS 与 Debian 12）；通过终端脚本安装，需 sudo/root 权限；也可使用 Docker Compose 模板手动部署，运行 docker compose up -d 启动 Command Center 及其依赖。安装后通过浏览器访问 http://localhost:8080 或 http://设备IP:8080。安装阶段需要稳定的互联网连接，之后可离线使用。Windows 用户有社区支持的 WSL2 安装路径。AI 模型可运行在其他主机，需配置 Ollama 或 OpenAI 兼容 API 服务器地址；使用远程 Ollama 时需以 OLLAMA_HOST=0.0.0.0 启动。

主要依赖

最低配置：2 GHz 双核处理器、4GB 内存、至少 5GB 可用磁盘空间、基于 Debian 的操作系统，安装时需要稳定的互联网连接。运行 LLM 及其他 AI 工具的推荐配置：AMD Ryzen 7 或 Intel Core i7 及以上处理器、32GB 内存、NVIDIA RTX 3060 或 AMD 同级及以上显卡（显存越大可运行模型越大）、至少 250GB 可用磁盘空间（建议 SSD）。实际所需配置取决于选择安装的工具与资源。

使用限制

设计上不含身份认证，不建议直接暴露到互联网；如需局域网内多设备访问，建议通过网络层控制（开放/关闭端口）管理访问。首次安装及后续手动下载额外工具与资源时需要互联网连接。运行 AI 工具需要较强的硬件（尤其 GPU 与显存），具体需求取决于所选工具与模型。项目未说明 API 调用成本或第三方服务费用情况。主版本更新需要手动操作。

许可证

Apache-2.0

最近推送

2026-09-14 03:33

资料检查：2026-09-15 07:00 · 卡片整理：2026-09-15 07:00
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