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爆火！LEANN让你的电脑成RAG神器，97%存储节省率太惊人！

LEANN 是一个实现“万物皆可检索增强生成（RAG）”的开源工具。简单讲，它能帮你用个人设备快速、准确且完全私密地运行RAG应用，同时节省97%的存储空间。适用人群：需要本地化、高隐私保护的AI开发者和研究人员。

项目地址：https://github.com/yichuan-w/LEANN

主要语言：Python

stars: 6.0k

项目概述

LEANN 是一款创新的向量数据库，致力于实现个人 AI 的民主化。它能将普通笔记本电脑转变为强大的检索增强生成（RAG）系统，可对数百万文档进行索引和搜索，与传统解决方案相比，能在不损失准确性的前提下节省 97% 的存储空间。

核心功能

• 多源数据 RAG 支持：可对文件系统、邮件、浏览器历史、聊天记录、代理记忆、实时数据、代码库以及外部知识库等进行语义搜索。例如，能搜索 WeChat、iMessage 等聊天记录，还能对 Slack、Twitter 等平台的实时数据进行 RAG。
• 轻量级存储：通过基于图的选择性重新计算和高程度保留剪枝，按需计算嵌入，而非存储所有嵌入，大大减少了存储需求。
• 灵活配置：提供灵活的参数设置，包括嵌入模型、搜索策略和数据处理等方面，以满足不同用户的具体需求。
• 高级特性：支持元数据过滤和 grep 搜索。元数据过滤可根据自定义标准对文档进行筛选；grep 搜索则可用于精确文本匹配。

优势亮点

• 隐私性强：数据不会离开本地笔记本电脑，无需依赖 OpenAI 或云服务，避免了相关隐私风险。
• 轻量级设计：图计算和智能图剪枝技术减少了嵌入存储和图存储开销，降低了存储和内存使用。
• 可移植性高：能以最小成本在不同设备间转移知识基础，方便用户携带个人 AI 记忆。
• 可扩展性好：能够处理传统向量数据库可能崩溃的杂乱个人数据，轻松应对不断增长的个性化数据和代理生成的记忆。
• 准确性高：在节省大量存储的同时，能保持与传统解决方案相同的搜索质量。

安装与使用

安装

• 安装 uv 工具：可通过 curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh 进行安装。
• 快速安装：克隆仓库并从 PyPI 安装 LEANN，具体命令为 git clone https://github.com/yichuan-w/LEANN.git leann 和 uv venv; source .venv/bin/activate; uv pip install leann。
• 从源码构建：适合开发者，不同操作系统有不同的安装步骤，如 macOS、Ubuntu/Debian、Arch Linux 等。

快速开始

提供了简单的 Python 示例代码，通过 LeannBuilder 构建索引，LeannSearcher 进行搜索，LeannChat 与数据进行交互。

命令行界面（CLI）

• 安装：可在虚拟环境中使用，也可通过 uv tool install leann-core --with leann 进行全局安装。
• 使用示例：支持构建索引、搜索、交互式聊天、列出索引和删除索引等操作。

应用场景

• 个人数据管理：对个人文档（如 PDF、TXT、MD 等）进行搜索和问答。
• 专业工作辅助：在开发工作中，通过与 Claude Code 集成，提供语义代码搜索和上下文感知的代码调试辅助。
• 团队协作：对 Slack 团队对话进行搜索，方便查找讨论内容和决策信息。
• 社交媒体管理：搜索 Twitter 书签，快速找到感兴趣的推文。

架构与原理

• 核心技术：基于图的选择性重新计算、高程度保留剪枝、动态批处理和两级搜索。
• 后端选择：提供 HNSW（默认）和 DiskANN 两种后端，前者适合大多数数据集，能实现最大存储节省；后者具有更优的搜索性能，可实现最佳的速度 - 准确性权衡。

基准测试

提供了与传统向量数据库（如 FAISS）的存储比较，展示了 LEANN 在不同数据集上的存储节省效果，如在 6000 万个文本块的索引中，LEANN 仅需 6GB 存储，而传统数据库需要 201GB。

相关资源

• 论文：LEANN: A Low-Storage Vector Index
• 配置指南：提供详细的配置优化提示、模型选择建议和常见问题解决方案。
• 社区支持：可通过 Slack 和微信群与社区交流，还可参与社区调查，表达对 GPU 加速和更多集成功能的需求。

Chatterbox TTS：高效开源 TTS 模型，多语言支持还带水印保护！

[chatterbox] 是一个 实现最先进（SoTA）文本转语音功能的 开源工具。简单讲，它能把文字变成自然流畅的人声，像真人说话一样。适用人群：AI开发者、语音应用研究者、需要高质量TTS的技术团队。

项目地址：https://github.com/resemble-ai/chatterbox

主要语言：Python

stars: 17.6k

仓库整体情况

这是Resemble AI推出的一个开源文本转语音（TTS）项目，包含Chatterbox家族的三个先进模型，旨在提供高质量、多样化的语音合成解决方案。

关键信息解析

• 核心功能
  • 实现文本到语音的转换，支持多种语言和不同的应用场景。
  • 具备语音克隆功能，可通过参考音频实现特定语音的合成。
  • 支持使用副语言标签（如 [cough]、[laugh] 等）增加语音的真实感。
• 模型特点
  • Chatterbox-Turbo：采用350M参数架构，计算资源和显存占用较低；将语音令牌到梅尔频谱的解码步骤从10步减少到1步，提高生成效率，同时保持高保真音频输出；适用于零样本语音代理和生产环境。
  • Chatterbox-Multilingual：参数为500M，支持23种以上语言，具备零样本克隆能力，适用于全球应用和本地化场景。
  • Chatterbox：参数500M，适用于英语，支持CFG和夸张度调整，可实现具有创意控制的通用零样本TTS。
• 安装方式
  • 可使用 pip install chatterbox-tts 进行简单安装。
  • 也可从源码安装，步骤包括创建并激活conda环境，克隆仓库，然后使用 pip install -e . 进行安装。这种方式可修改代码和依赖项。
• 使用示例：仓库提供了不同模型的使用代码示例，包括加载模型、生成语音并保存为音频文件的过程。对于不同语言和不同模型的使用，都有详细的代码展示。
• 支持语言：涵盖阿拉伯语、丹麦语、德语、希腊语、英语、西班牙语、芬兰语、法语、希伯来语、印地语、意大利语、日语、韩语、马来语、荷兰语、挪威语、波兰语、葡萄牙语、俄语、瑞典语、斯瓦希里语、土耳其语和中文等。
• 使用技巧
  • 通用使用场景：确保参考音频与指定语言标签匹配，若不匹配可将 cfg_weight 设为0；默认设置（exaggeration=0.5，cfg_weight=0.5）适用于大多数提示；若参考说话者语速快，可将 cfg_weight 降至0.3左右。
  • 表达性或戏剧性语音场景：尝试较低的 cfg_weight 值（如~0.3）并增加 exaggeration 到0.7或更高；较高的 exaggeration 会加快语速，降低 cfg_weight 可补偿以实现更慢、更从容的节奏。
• 水印技术：每个生成的音频文件都包含Perth（感知阈值）水印，这种水印难以察觉，能在MP3压缩、音频编辑和常见操作后仍保持近100%的检测准确率，保证了AI的责任性。仓库还提供了提取水印的脚本示例。

优势

• 高效性：Chatterbox-Turbo模型在减少计算资源和显存占用的同时，提高了语音生成效率。
• 多样性：提供多种模型选择，支持多种语言，能满足不同应用场景的需求。
• 可定制性：支持语音克隆、副语言标签使用以及参数调整，增加了语音合成的灵活性和真实感。
• 安全性：内置水印技术有助于追踪和识别生成的音频，保证了使用的安全性和责任性。

应用场景

• 语音代理：适用于低延迟的语音代理服务，如客服机器人、智能语音助手等。
• 内容创作：可用于有声读物、动画配音、影视制作等创意工作流程。
• 全球应用：Chatterbox-Multilingual模型支持多语言，适合全球应用和本地化项目。