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Maaa2005/local-rag-agent · 閉域環境向けのローカル文書検索RAGプロトタイプ。権限プレフィルタ、Excel正規化、Qdrantハイブリッド検索、根拠付き回答を検証。汎用業務AI・回答保証を目的としない（vLLM / FastAPI）
该项目是一个面向闭域环境的本地文档检索 RAG 原型，可将机密文档保留在内部网络中进行处理。项目涵盖本地文档导入、Excel 规范化、基于 access_level 的权限预过滤、Qdrant 混合检索以及附检索依据的回答生成，后端采用 FastAPI，推理采用 vLLM 与量化开源模型。作者在小型数据集上的检索与权限过滤验证效果良好，但明确指出最终回答存在数值判断错误，定位为课程演示可用、生产不可用，不保证回答正确性，也未覆盖大规范语料。
HarperZ9/proof-surface · proof-surface checks an AI agent's trace against the permissions it was granted, and turns traces, evals and measurements into JSON packets with a verdict and report. Python, no dependencies.
proof-surface 是一个 Python 库和命令行工具，用于把 AI Agent 的轨迹（可读取 OpenTelemetry、LangSmith、Langfuse 导出或自有 JSON 格式）与授权清单中的允许动作、目标范围和有效期逐项比对，并把每个动作标记为 MATCH、DRIFT 或 UNVERIFIABLE，同时给出对应决策与可读报告。它还能把测量、评测、研究声明等记录转成带结论的 JSON 包，并针对各领域常见的过度声明做拒绝检查；此外提供证据包、工作记录、授权收据、委派链、预执行门控等基础校验器及多个外部工具导入适配器。