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hurry060215-tech/learnnote-assistant · A local-first AI learning assistant that turns browser videos and local media into grounded, structured study notes.
LearnNote 是一个本地优先的 AI 学习助手,能够把浏览器视频(如 Bilibili、YouTube)和本地视频、PDF、Markdown、TXT、HTML 等资料转成结构化、可回到来源核对的笔记。它优先读取已有字幕,无字幕时可选本地 faster-whisper 转写或远程转写,并按需调用文字、视觉模型生成概览、重点与结论;支持浏览器扩展交接已登录页面的字幕与资源、全局助手与 Skill 追问、FSRS 复习、笔记编辑与版本保留、导出、Obsidian 集成。工作台通过平台启动脚本双击运行,服务只监听本机 127.0.0.1,数据和模型 Key 默认保存在本机,不需要 LearnNote 账号。
展开详情收起详情:LearnNote:把浏览器视频与本地资料整理成可追溯学习笔记的本地优先 AI 助手⌄
程序员将本地视频、PDF、Markdown、TXT、HTML 等资料转成结构化、可回到来源核对的笔记,用于技术学习与文档整理。
产品经理把浏览器视频和本地资料整理成可追溯的学习笔记,用于用户研究、需求分析等场景下的资料整理与知识沉淀。
★ 3 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-13
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Zafer-Liu/book-learning · 书内 BOOKNOTE · 多账户教材 RAG 学习助手 —— 回答必引原文:C/W 双引用校验、批注阅读器、长对话自动压缩、可选联网补充(MCP)
书内(Book Learning / BOOKNOTE)是一个可自托管的多账户教材学习工作区,支持上传 Markdown、TXT、DOCX 教材,提供问答、章节讲解、要点梳理与自测四种学习模式。所有回答必须基于本轮检索到的教材证据并附带可展开的原文引用(C/W 双轨引用校验),无引用或伪造引用的回答会被整体拒绝且不落库。项目还包含批注阅读器、长对话自动压缩与上下文计量、可选联网补充(MCP/智谱搜索)、自测复习与 Anki CSV 导出、只读分享链接及在线演示,数据按账户与书籍隔离,单本书一个检索上下文。
展开详情收起详情:书内 Book Learning:面向多账户教材的引文校验 RAG 学习助手⌄
程序员自托管部署与二次开发:项目为 Python/Flask 服务,含 SQLite、FTS5、RAG 检索与 SSE 流式回答,程序员可阅读 study/ 下的 app.py、tutor.py、rag.py 等模块进行代码审查、排错与功能扩展,并运行离线回归测试。
产品经理上传 Markdown/TXT/DOCX 教材后,使用问答、章节讲解、要点梳理与自测四种学习模式,并借助自测复习与 Anki CSV 导出整理学习材料。
★ 45 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-13
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rmednitzer/core-graph · Converged graph + vector knowledge platform on PostgreSQL (Apache AGE + pgvector) for security, threat intel, and AI memory
core-graph 是一个构建在 PostgreSQL 之上的图与向量融合知识平台,使用 Apache AGE 存储图数据、pgvector 存储向量嵌入,用于汇聚安全与基础设施领域的异构数据。它涵盖威胁情报、安全事件、OSINT、审计合规、AI 记忆、取证时间线、基础设施资产、身份与访问管理八个本体层,支持 STIX 2.1、MITRE ATT&CK、OCSF 1.1、OSCAL 等标准,并通过 NATS JetStream 接收卫星系统数据。对外提供 MCP 服务器(面向 AI 智能体)、FastAPI REST API(面向人工用户)和 TAXII 2.1(威胁情报共享)三类接口,并内置多层授权、双时态数据模型和证据完整性机制。项目状态为 Alpha。
展开详情收起详情:core-graph:基于 PostgreSQL 的安全威胁情报图谱与向量知识平台⌄
程序员作为构建在 PostgreSQL 之上的图与向量融合知识平台,程序员可将其作为后端基础设施,通过 FastAPI REST API 和 MCP 服务器接口进行图查询、语义搜索与数据接入开发;仓库提供 Docker Compose 开发栈、Helm chart、ArgoCD 清单及迁移脚本,便于本地开发与部署。
★ 1 · 开发框架
原文发布:未知收录:2026-10-13
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Wizapply/OpenGeekLLMChat · 日本語のギークのためのllama.cppローカルLLMチャットブラウザクライアント。
OpenGeekLLM 是一个以浏览器为界面的本地 LLM 聊天应用,通过启动 llama.cpp 的 llama-server 子进程完成推理,数据默认保留在本地、不向云端发送。它在聊天之外集成了 Agentic RAG、DuckDuckGo 联网搜索、服务器文件读写、Google Drive 读写、可选的外部 LLM 兜底,以及把 PDF 或网页经 OCR / HTML 清洗后自动登记进持久 RAG 的能力。项目强调精简依赖与易改造:服务端为单个 server.js(仅 express 与 ws),前端为单页 React,无需构建工具。
展开详情收起详情:OpenGeekLLM:面向极客的本地 LLM 浏览器聊天应用⌄
程序员在本地运行 LLM 聊天应用进行代码相关问答与文件操作:LLM 可通过 read_file、write_file、list_files 工具直接读写服务器文件系统中的 .py/.json 等文件,并支持 Agentic RAG 多轮工具调用。
产品经理通过 Google Drive 集成让 LLM 检索和汇总文档:可用 gdrive_search_files 全文搜索、gdrive_read_file 读取 Google 文档/表格并自动转为文本或 CSV,用于整理会议纪要和资料数据。
★ 3 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-12
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tapiruslab/TapirusDB · The 100% Safe-Rust Embedded Quad-Model AI Database & Cognitive Memory Engine (SQL, Vectors, GraphRAG, Documents)
TapirusDB 是一个用 Safe Rust 编写的嵌入式数据库引擎,将关系型 SQL、HNSW/IVF 向量检索、openCypher 属性图和 JSON 文档四种数据模型合并到单个 .tapir 文件中,无需 Docker 或后台服务进程。它面向本地 AI 代理、桌面应用和边缘硬件,提供 GraphRAG 混合检索(BM25 + 向量 + 图结构 RRF 融合)、情节式代理记忆、SQL 内嵌的 Tap 决策原语(classify/score/verify/route)、多租户隔离、页级加密以及 MCP 服务端等能力,并提供 Tapirus Studio 可视化 GUI。
展开详情收起详情:TapirusDB:面向本地 AI 代理与边缘设备的单文件四模态嵌入式数据库⌄
程序员在本地开发 AI 代理或桌面/边缘应用时,用 TapirusDB 作为嵌入式数据库,将关系型 SQL、向量检索、属性图和 JSON 文档合并到单个 .tapir 文件,并通过 MCP 服务端接入 Claude Desktop、Cursor 等代理;也可用 SQL 内嵌的 Tap 决策原语在数据库内完成分类、评分、验证和路由。
产品经理在规划本地 AI 代理、桌面应用或边缘硬件产品时,可参考 TapirusDB 的单文件四模态数据库能力(GraphRAG 混合检索、代理记忆、多租户隔离、MCP 服务端)来评估技术方案与产品功能边界。
★ 0 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-10
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AlexsandroSunaga/Inkwell · RAG knowledge platform: FastAPI, OpenAI embeddings, Next.js console, cited chat.
Inkwell 是一个 RAG 知识平台,采用前后端分离架构:后端基于 FastAPI、SQLAlchemy,使用 OpenAI 的 text-embedding-3-small 做嵌入、gpt-4o-mini 做对话,提供文档摄取、检索与聊天 REST API;前端为 Next.js + React + Tailwind 控制台,包含营销页、概览仪表盘、知识库管理、带引用与证据检查器的检索助手、用量与内容缺口分析等功能。README 提供了本地运行、部署到 Vercel 与 Railway/Fly/Render 的方式,并附带不含 OpenAI 密钥也可运行的测试。
展开详情收起详情:Inkwell:基于 OpenAI 的 RAG 知识平台,提供引用式问答与管理控制台⌄
程序员作为可本地运行和部署的 RAG 知识平台参考实现,程序员可基于其 FastAPI 后端、Next.js 前端、OpenAI 嵌入与对话集成、文档摄取与检索 REST API 进行二次开发或集成到自己的项目中。
产品经理产品经理可参考其控制台中的概览仪表盘、知识库管理、带引用与证据检查器的检索助手、用量与内容缺口分析等功能设计,用于规划知识库类产品的功能与界面。
★ 0 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-09
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OnlineTechSupportBiz/php-chatbot-assistant · A free chatbot you run on your own server. Upload your documents, train a bot on them, and paste one line of code into your website. Visitors ask questions, and the bot answers using your documents.
一个基于 PHP 与 PostgreSQL/pgvector 的自托管聊天机器人系统:上传 PDF、Word、TXT 或 Markdown 文档后训练机器人,通过一行 script 标签嵌入网站,让访客基于自有文档提问并获得回答。支持多聊天机器人、知识库检索、线索收集、快捷回复、使用限额与仪表盘统计,并可配置 OpenAI、OpenRouter 或自托管模型。
展开详情收起详情:PHP Chatbot Assistant:自托管文档问答聊天机器人⌄
程序员作为自托管文档问答聊天机器人系统,程序员可将其部署在自己的服务器上,上传 PDF、Word、TXT 或 Markdown 文档训练机器人,并通过一行 script 标签嵌入网站,让访客基于自有文档提问并获得回答;也可配置 OpenAI、OpenRouter 或自托管模型。
产品经理产品经理可利用该聊天机器人的线索收集功能,在对话中向访客询问姓名、邮箱和电话并保存,用于收集潜在用户信息;同时可通过仪表盘查看对话和消息数量及最近 7、30 或 90 天的柱状图统计。
★ 2 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-09
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zohaamalik/ocds-procura-semantic-nexus · AI-Powered German Procurement Search Engine 2026 - OCDS Tender Matching & Company Profiles
面向德国 OCDS(开放合同数据标准)公共采购数据的开源框架,通过 MCP(模型上下文协议)接口把招标信息标准化后暴露给 AI 助手,支持语义化招标检索、基于嵌入的相似招标匹配,以及从公开投标历史生成公司画像。系统包含数据摄取、归一化、向量嵌入、语义搜索索引和 MCP 接口等模块,并提供 React 界面与多语言支持。可使用 OpenAI 嵌入与 Claude 推理 API 进行语义理解。
展开详情收起详情:OCDS-MCP:连接 AI 助手与德国公共采购招标数据的语义搜索引擎⌄
程序员作为开源框架,程序员可将其数据摄取、归一化、向量嵌入、语义搜索索引和 MCP 接口模块集成到 AI 助手应用中,实现德国 OCDS 公共采购数据的语义检索与相似招标匹配。
产品经理产品经理可利用其语义化招标检索、相似招标匹配和公司画像功能,进行德国公共采购市场调研、竞品分析和需求机会识别。
★ 0 · 开发框架
原文发布:未知收录:2026-10-09
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BedtimeNewsStudio/BedtimeNews-Agent · 睡前消息知识库 | 视频节目文稿 | 问答AI Agent | 马前卒工作室 | 睡前消息 | 参考信息 | 高见 | 讲点黑话 | 产经破壁机
该项目为睡前消息视频节目文稿构建知识库网站,既可向智能体提问,也能在站内浏览与阅读全部节目文稿。问答由基于 LangGraph 的智能 RAG 系统提供,包含自动查询路由、查询优化与语义搜索、基于 LLM 的文档相关性评分、检索文稿上下文与 Markdown 引用修复等功能,并支持自动化文档索引与基于不可变快照的增量更新和网页界面阅读器。系统使用 PostgreSQL + pgvector 存储向量,支持任意 OpenAI-compatible 的对话与嵌入端点,提供 Docker Compose 自托管与蓝绿零停机升级方案。
展开详情收起详情:睡前消息知识库:面向节目文稿的智能 RAG 问答与站内阅读系统⌄
程序员作为基于 LangGraph 的智能 RAG 系统参考实现,程序员可研究其自动查询路由、查询优化与语义搜索、基于 LLM 的文档相关性评分、检索文稿上下文与 Markdown 引用修复等功能的代码实现,并参考其 PostgreSQL + pgvector 存储向量、Docker Compose 自托管与蓝绿零停机升级方案。
★ 17 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-09
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Bamyani1/interactive-newspaper · Multimodal RAG search across Ohio Wesleyan's student newspaper archive (1950–2006). Next.js + Python OCR + Gemini on Neon pgvector.
该项目把俄亥俄卫斯理大学学生报纸《The Transcript》1950 至 2006 年间的印刷版扫描件(TIF)转成可搜索、可提问的多模态研究工具。它先用 Python 流水线做 OCR(Document AI Enterprise OCR)、版面与视觉检测(American Stories 模型 + DocLayout-YOLO)和 Gemini 结构化,再经合并、审核与广告富化后发布;检索侧在 Neon Postgres 上用 tsvector 全文检索与 pgvector 768 维向量(文本分块与每张照片的多模态向量)构建不可变索引,由 Next.js 16 + React 19 前端提供期刊阅读、关键词搜索和 “Ask the Archive” RAG 问答,复杂问题交由 Gemini 函数调用 Agent 处理,回答带引用、覆盖说明与低置信提示,并支持 PDF 导出与每日预算上限。
展开详情收起详情:The Transcript Archive:将俄亥俄卫斯理大学校报半世纪扫描件转化为多模态 RAG 检索工具⌄
程序员作为多模态 RAG 检索系统的参考实现,程序员可研究其 Python OCR 流水线、Neon Postgres 上的 tsvector 全文检索与 pgvector 向量索引、以及 Next.js API 路由中的 RAG 问答与函数调用 Agent 设计,用于构建或审查类似的检索增强生成应用。
★ 0 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-08
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thomas-villani/all2md · Convert PDF, Word, PowerPoint, HTML, email & 40+ formats to clean Markdown — and back. Built for LLMs, RAG & Python pipelines, with a built-in MCP server.
all2md 是一个 Python 库与命令行工具,基于 AST 流水线将 PDF、Word、PowerPoint、HTML、邮件、表格、电子书、代码等 40 多种格式转换为结构化、LLM 友好的 Markdown,并支持将 Markdown 反向转换为 DOCX、PDF、HTML 等富文本格式。项目面向 RAG 数据摄入、LLM 预处理、批量自动化和 Python 应用嵌入,同时提供 rcat 终端文档阅读器,以及批量转换、grep、语义搜索、diff、分块等命令行能力,并内置 MCP 服务器。
展开详情收起详情:all2md:将 PDF、Office 等 40+ 格式转换为面向 LLM 的 Markdown 并支持反向转换⌄
程序员将 PDF、Word、PowerPoint、HTML、邮件、表格、电子书、代码等 40 多种格式转换为结构化、LLM 友好的 Markdown,用于 RAG 数据摄入、LLM 预处理、批量自动化,并可嵌入 Python 应用;同时支持将 Markdown 反向转换为 DOCX、PDF、HTML 等富文本格式。
HR将 PDF、Word、PowerPoint、HTML、邮件、表格等文档转换为 Markdown,用于 RAG 数据摄入、LLM 预处理和批量自动化,便于整理人力资源相关文档。
产品经理将 PDF、Word、PowerPoint、HTML、邮件、表格等文档转换为 Markdown,用于 RAG 数据摄入、LLM 预处理和批量自动化,便于整理产品文档与需求材料。
★ 31 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-08
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yook11/Vector · 海外テックニュースを自動収集し、AIで翻訳・要約・投資文脈を分析するリサーチダッシュボード
Vector 是一个面向日语的新闻研究应用,自动收集海外科技新闻,借助 Gemini 完成日语翻译、要点摘要、重要度与背景分析,并生成按类别整理的文章列表、相关文章推荐、周度 LLM 简报和热词统计。它还提供 AI 智能体研究功能,可跨内部积累文章与外部检索结果回答问题并标注引用来源;阅读功能无需登录,智能体功能需邮箱注册且每日限用 10 次。项目为使用外部 AI API 的作品集项目,源码目前未附开源许可证。
展开详情收起详情:Vector:自动收集海外科技新闻并做 AI 翻译、摘要与投资背景分析的研究仪表盘⌄
程序员作为参考实现,程序员可研究其基于 Gemini 的新闻处理流水线(翻译、摘要、重要度与背景分析、Embedding 生成)以及 FastAPI、Next.js、pgvector、SQS/Lambda 事件驱动架构的代码组织方式,用于构建类似的 AI 应用。
产品经理产品经理可参考该应用的功能设计,包括自动收集海外科技新闻、AI 翻译摘要、分类文章列表与筛选、相关文章推荐、周度 LLM 简报、热词统计,以及带引用来源的 AI 智能体研究功能,用于规划信息聚合与研究类产品。
★ 1 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-07
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iTao-AI/multimodal-knowledge-engine · Local-first, Agent-callable Evidence engine for documents and media, exposed through Python, CLI, and MCP.
MKE 是一个本地优先、可由 Agent 调用的证据引擎,用于对本地文档与媒体进行摄取、检索和问答。它通过 Source、Run、active Publication、Evidence、Consumer 五层模型管理证据生命周期:只有经过 Run 验证并激活为 Publication 的内容才能被 Search 和 Ask 读取,失败或不完整的处理不会进入检索范围。结果以 mke.evidence_ref.v1 形式携带来源指纹、Publication 版本、Run 和页码或时间戳定位信息。项目同时提供 Python、CLI 和 stdio MCP 三种接口,共享同一应用服务契约,支持文本层 PDF、短视频以及有界直读音频的本地摄取与检索,并支持将已验证的 Publication 导出为 Compiled Library。
展开详情收起详情:Multimodal Knowledge Engine:本地优先的可溯源证据引擎,为文档与媒体提供 Agent 可调用的检索与问答⌄
程序员在本地开发环境中通过 Python、CLI 或 stdio MCP 接口摄取本地文档与媒体,检索并获取带来源指纹、Publication 版本、Run 和页码或时间戳定位的可溯源证据,用于技术文档查阅与代码相关资料的引用核对。
产品经理对本地 PDF 文档和短视频等材料进行摄取与检索,通过证据引用定位到具体页码或时间戳,用于需求资料、用户研究材料的可溯源查阅与问答。
★ 0 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-07
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ELSAKKK/mnemos-mcp · 🧠 Transform documentation chaos into a structured memory system with Mnemos, your self-hosted, multi-context knowledge server for developers.
mnemos-mcp 是一个自托管的知识服务器,用于把文档转成可检索的知识。它支持多集合隔离、确定性的文档摄入流程和本地向量检索,数据留在本机,不依赖外部服务,且不绑定特定供应商。适用于开发者按主题整理文档并做本地语义搜索。
展开详情收起详情:mnemos-mcp:面向开发者的自托管多集合私有知识服务器⌄
程序员将开发文档按主题整理为多个隔离集合,并在本机进行语义搜索,快速检索技术资料。
★ 5 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-07
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AutoMaticDelight/leviathan · Closed-universe search over your own PDFs. Answers only from what you've added, cites every claim, refuses when it has nothing.
Leviathan 是一个面向自有 PDF 文档的封闭域检索问答(RAG)应用:它只依据已导入的文档作答,为每条论断给出出处,并在没有相关内容时明确拒绝回答。流程为 PDF 抽取文本、切分重叠片段、向量嵌入、基于 pgvector 的相似度检索与阈值过滤,最后由模型生成答案并通过第二个更强调核查的模型逐条校验论断是否有证据支撑;还提供评分日志与 /rules 页面展示回答与拒答的最佳匹配分数直方图,用于调整相似度阈值。项目自述为刻意未完成的端到端管线,代码中标记了 TODO(you) 的待改进点。
展开详情收起详情:Leviathan:基于自有 PDF 的封闭域检索问答与引用溯源⌄
程序员作为可复用的 RAG 参考实现,供程序员学习或二次开发:PDF 文本抽取、重叠切分、向量嵌入、pgvector 相似度检索与阈值过滤、生成答案及第二模型逐条校验引用,代码中 TODO(you) 标出待改进点。
★ 0 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-05
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vlasenkoalexey/wikify-repo · Compile any codebase into a grounded, lint-clean markdown wiki your AI agent can actually trust — SCIP symbol resolution + citation linter, plain markdown you own (no graph DB, no SaaS).
wikify-repo 通过 SCIP 符号解析把代码库编译成基于真实符号引用的 Markdown Wiki,并用引用 linter 在构建时强制每条论断都能解析到已固定的源码符号;输出为可离线 grep 检索的纯 Markdown,无需图数据库、向量库或托管服务,支持增量重建和跨仓库概念页。
展开详情收起详情:wikify-repo:把任意代码库编译为可供 AI Agent 检索的可信 Markdown 知识库 Wiki⌄
程序员将代码库编译为基于真实符号引用的 Markdown Wiki,供 AI Agent 检索;用于代码理解、技术文档生成、代码审查与排错时让 Agent 从可信知识库中检索代码内部结构。
★ 1 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-04
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cgfixit/CyClaw · CyClaw is a secure, offline-first local AI agent built on three invariants: RAG-first retrieval, LangGraph topology as security policy - https://bit.ly/CyClaw-Demo
CyClaw 是基于 Python 的离线优先本地 AI 智能体,核心是在自有硬件上对 Markdown 与 .txt 文档进行检索增强生成。它以 12 节点 LangGraph 构建检索优先流程,所有路径最终汇入审计日志;本地嵌入、BM25 与交叉编码器在 CPU 上运行,仅在选择付费 Grok 或 Claude 回退且用户逐次确认时才发起外部调用。项目提供 FastAPI 网关(绑定 127.0.0.1:8787)、soul 治理、审计与花费台账、可选的按用户认证、记忆、NeMo 护栏、连接器与 Telegram/X 通道等分层能力,并声明其适用场景为一个受信运营者或互信小组,不提供租户隔离。
展开详情收起详情:CyClaw:面向本地文档的安全离线优先 RAG 智能体⌄
程序员在自有硬件上对本地 Markdown 与 .txt 技术文档做检索增强问答,用于查阅项目文档;可选 agentic 层提供 GitHub 上下文与 clone/plan/patch/verify 流程(默认关闭)。
产品经理将本地 Markdown/.txt 格式的需求或调研文档作为语料,离线检索并生成带审计记录的答案,用于内部资料问答。
★ 6 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-04
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JasonTM17/HealthCare_Project · Educational Vietnamese hospital-style healthcare platform with Spring Boot, Next.js, FastAPI AI/RAG, Docker, and reproducible PostgreSQL demo data.
这是一个面向多院区医院运营的数字化医疗平台,提供患者、医生、管理员三类角色的完整门户:支持按院区/科室/医生分流的在线挂号、带悲观锁的号源防冲突控制、预约全生命周期管理、电子病历与诊断文件存储与角色隔离,并内置 FastAPI 实现的 AI 医疗助手(症状分诊与基于 RAG 的医学知识检索),带提示注入防御、患者隐私拒答与失败时回退的本地规则等安全护栏。系统采用 Next.js 前端、Spring Boot 核心后端、PostgreSQL/Redis/MinIO 存储与 Docker Compose 部署,含可复现的演示数据。
展开详情收起详情:HealthCare Project:面向越南医院场景的智能医疗就诊与挂号平台⌄
程序员作为可复用的全栈医疗平台参考实现,程序员可研究其 Next.js 前端、Spring Boot 后端与 FastAPI AI 服务的分层架构、JWT/RBAC 鉴权、悲观锁号源防冲突、RAG 管线与安全护栏等代码实现,用于类似系统的开发与排错参考。
产品经理产品经理可参考该平台的患者、医生、管理员三类角色门户与预约全生命周期流程,用于医疗挂号类产品的需求分析与原型设计参考。
★ 0 · 开发框架
原文发布:未知收录:2026-10-03
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DIVYANSHGUPTA-5/agentic-ai-recruitment-platform
该平台将上传的简历(PDF、DOC/DOCX 或 ZIP 批量)通过本地 LM Studio 提供的 LLM 解析为结构化候选人档案,并对简历文本分块、生成 768 维嵌入存入 PostgreSQL + pgvector;匹配时把岗位需求嵌入后做余弦相似度检索,取最相关的简历片段作为证据交给 LLM 评估,LLM 返回技能、经验、教育、领域四个子分数与说明,最终加权总分由代码计算,70 分以上自动进入短名单。配套 GraphQL/REST API、JWT 与 RBAC 角色权限、异步上传处理、React 前端以及可选的 GitHub/LinkedIn/Twitter 外部档案补充。
展开详情收起详情:Agentic AI Recruitment Platform:本地 LLM + RAG 的简历解析与岗位匹配招聘平台⌄
程序员程序员可以研究或复用该仓库中基于 Spring Boot、Spring AI、pgvector 和 LM Studio 的本地 LLM + RAG 实现,包括简历文本分块与 768 维嵌入、余弦相似度检索、GraphQL/REST API、JWT 与 RBAC 权限、异步上传处理等代码结构,用于构建类似的 AI 应用。
HRHR 或招聘人员可以用该平台上传 PDF、DOC/DOCX 或 ZIP 批量简历,由本地 LLM 解析为结构化候选人档案,并针对岗位需求进行 RAG 语义匹配,获得技能、经验、教育、领域四个子分数与说明,70 分以上自动进入短名单,从而辅助简历筛选和候选人排序。
★ 1 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-03
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memtomem/memtomem · Markdown-first, long-term memory infrastructure for AI agents. Hybrid BM25 + semantic search across markdown/code files via MCP.
memtomem 是一个 Markdown 优先的 AI Agent 长期记忆基础设施。它把用户自己的 markdown 笔记、文档和代码文件(.md、.json、.py、JS/TS 等)索引成可搜索知识库,通过 BM25 关键词检索与稠密向量语义检索的混合搜索(含 RRF 融合)供 AI 编程 Agent 调用。项目通过 MCP 集成 Claude Code、Cursor、Codex 等客户端,提供 CLI、Web UI 仪表盘、命名空间、增量索引、去重/衰减/TTL 等维护能力,以及 Context Gateway、LangGraph Store 等扩展。原始 .md 文件是数据真源,数据库仅作为可重建缓存。
展开详情收起详情:memtomem:为 AI 编程 Agent 提供 Markdown 优先的长期记忆基础设施⌄
程序员将程序员自己的 markdown 笔记、文档和代码文件(.md、.json、.py、JS/TS 等)索引成可搜索知识库,通过 BM25 关键词检索与稠密向量语义检索的混合搜索供 AI 编程 Agent 调用,用于跨会话检索技术笔记与代码上下文。
产品经理将产品相关的 markdown 笔记与文档索引为可搜索知识库,供 AI Agent 通过关键词与语义混合搜索检索,用于跨会话找回产品决策等记录。
★ 15 · 可直接使用的工具
原文发布:未知收录:2026-10-03