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Wonky-Wombat/research-lite · A lightweight, local-first research assistant for evidence-grounded literature workflows.
ResearchLite 是一个轻量级、本地优先的研究助手，面向需要证据支撑的文献研究工作流，使用 Python 编写，采用 LangChain、LLM 与 RAG 相关技术方向，并以 Apache-2.0 许可开源。README 仅给出上述简介，未说明具体功能模块、部署方式与使用限制。
谷歌去年推出轻量文本嵌入模型 EmbeddingGemma，开发者们下载了 2000 多万次，用它做本地搜索和增强生成（RAG）。这次发布 EmbeddingGemma 2，把文字、代码、图片、视频和音频统一到同一个嵌入空间，并沿用宽松的 Apache 2.0 商用许可。模型总参数 7.4 亿，量化后在 Pixel 11 Pro 上纯文本内存占用约 191MB，完整多模态约 567MB，远小于不少专门模型。它支持最长 8K token 上下文，可以做本地代码搜索、跨模态检索和离线问答，模型权重已可在 Hugging Face 和 Kaggle 下载，Gemini 企业代理平台稍后上架。