GitHub - yichuan-w/LEANN : RAG sur tout avec LEANN. Profitez de 97 % d'économies de stockage tout en exécutant une application RAG rapide, précise et 100 % privée sur votre appareil personnel.

Résumé

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Introduction

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Imaginez être un chercheur qui doit analyser des milliers de documents de types variés, y compris des articles scientifiques, des emails et des rapports d’entreprise. Chaque fois que vous recherchez des informations spécifiques, vous vous retrouvez à naviguer parmi des fichiers désorganisés et à perdre des heures précieuses. Maintenant, imaginez avoir un système capable d’indexer et de rechercher parmi des millions de documents rapidement et avec précision, tout cela sur votre ordinateur portable, sans jamais envoyer vos données à un serveur distant. C’est exactement ce que propose LEANN, un projet open-source qui révolutionne la manière dont nous gérons et récupérons des informations.

LEANN est une base de données vectorielle innovante qui transforme votre ordinateur portable en un puissant système de Retrieval-Augmented Generation (RAG). Grâce à des techniques avancées d’indexation et de recherche sémantique, LEANN vous permet de trouver exactement ce dont vous avez besoin en quelques secondes, économisant jusqu’à 97% de l’espace de stockage par rapport aux méthodes traditionnelles. Ce n’est pas seulement un outil pour les développeurs, mais une solution pratique pour quiconque a besoin de gérer de grandes quantités de données de manière efficace et sécurisée.

Ce qu’il fait

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LEANN est une base de données vectorielle qui se concentre sur la gestion et la recherche d’informations de manière locale et privée. En pratique, LEANN vous permet d’indexer et de rechercher parmi des millions de documents directement sur votre appareil, sans avoir besoin d’envoyer des données à des serveurs distants. Cela est particulièrement utile pour ceux qui travaillent avec des données sensibles ou pour ceux qui souhaitent garder un contrôle total sur leurs informations.

L’une des principales caractéristiques de LEANN est sa capacité à économiser de l’espace de stockage. Grâce à des techniques telles que le graph-based selective recomputation et le high-degree preserving pruning, LEANN calcule les embeddings uniquement lorsque nécessaire, évitant de stocker tous les vecteurs. Cela ne réduit pas seulement l’utilisation de l’espace, mais rend également le système plus rapide et réactif.

LEANN est compatible avec divers backends d’indexation, comme HNSW (Hierarchical Navigable Small World), et supporte la recherche sémantique, vous permettant de trouver des informations de manière plus intuitive et précise par rapport aux méthodes de recherche basées sur des mots-clés. De plus, LEANN est conçu pour être facile à intégrer dans des projets existants, offrant une interface simple et intuitive pour les développeurs et les utilisateurs finaux.

Pourquoi c’est extraordinaire

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Le facteur “wow” de LEANN réside dans sa capacité à offrir un système de recherche sémantique puissant et privé directement sur votre appareil. Ce n’est pas un simple outil de recherche basé sur des mots-clés, mais un système qui comprend le contexte et le sens des informations que vous recherchez.

Dynamique et contextuel: LEANN utilise des techniques avancées d’indexation qui permettent de calculer les embeddings uniquement lorsque nécessaire. Cela signifie que le système est toujours à jour et prêt à répondre à vos questions de manière précise. Par exemple, si vous recherchez des informations sur un projet spécifique, LEANN peut retourner des résultats qui tiennent compte du contexte dans lequel vous travaillez, rendant la recherche plus pertinente et utile.

Raisonnement en temps réel: Grâce à sa capacité à calculer les embeddings en temps réel, LEANN peut répondre à des questions complexes rapidement et avec précision. Imaginez devoir analyser un grand ensemble de données d’emails pour trouver une transaction frauduleuse. Avec LEANN, vous pouvez demander “Quels emails contiennent des transactions suspectes?” et obtenir des résultats immédiats, sans avoir à attendre que le système traite toutes les données.

Confidentialité totale: L’un des plus grands avantages de LEANN est son accent sur la confidentialité. Toutes vos données restent sur votre appareil, sans jamais être envoyées à des serveurs distants. Cela est particulièrement important pour ceux qui travaillent avec des informations sensibles ou pour ceux qui souhaitent garder un contrôle total sur leurs informations. Comme l’a dit l’un des développeurs, “Salut, je suis votre système. Le service X est hors ligne, mais je peux toujours vous aider à trouver les informations que vous recherchez.”

Efficacité sans compromis: LEANN économise jusqu’à 97% de l’espace de stockage par rapport aux méthodes traditionnelles. Cela signifie que vous pouvez indexer et rechercher parmi des millions de documents sans vous soucier de l’espace disponible sur votre appareil. Par exemple, un ensemble de données de 60 millions de fragments de texte peut être indexé en seulement 6GB, contre les 201GB nécessaires avec les méthodes traditionnelles.

Comment l’essayer

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Essayer LEANN est simple et direct. Voici comment vous pouvez commencer:

1. Prérequis: Assurez-vous d’avoir Python 3.9 ou supérieur installé sur votre système. LEANN supporte Ubuntu, Arch, WSL, macOS (ARM64/Intel) et Windows. Vous pouvez trouver les instructions détaillées pour l’installation des prérequis dans le README du projet.

2. Installation: Clonez le dépôt LEANN depuis GitHub en utilisant la commande git clone https://github.com/yichuan-w/LEANN.git. Une fois cloné, suivez les instructions dans le README pour installer les dépendances nécessaires.

3. Configuration: Configurez votre environnement de développement en suivant les instructions dans le README. Cela inclut l’installation de paquets tels que boost, protobuf, abseil-cpp, libaio, zeromq et autres.

4. Exécution: Une fois l’environnement configuré, vous pouvez commencer à utiliser LEANN. Voici un exemple de la manière de construire un index et d’effectuer une recherche:

from leann import LeannBuilder, LeannSearcher, LeannChat
from pathlib import Path
INDEX_PATH = str(Path("./").resolve() / "demo.leann")

# Build an index
builder = LeannBuilder(backend_name="hnsw")
builder.add_text("LEANN saves 97% storage compared to traditional vector databases.")
builder.add_text("Tung Tung Tung Sahur called—they need their banana-crocodile hybrid back")
builder.build_index(INDEX_PATH)

# Search
searcher = LeannSearcher(INDEX_PATH)
results = searcher.search("fantastical AI-generated creatures", top_k=1)

# Chat with your data
chat = LeannChat(INDEX_PATH, llm_config={"type": "hf", "model": "Qwen/Qwen3-0.6B"})
response = chat.ask("How much storage does LEANN save?", top_k=1)

5. Documentation: Pour plus de détails, consultez la documentation officielle disponible dans le dépôt. La documentation couvre tous les aspects du projet, des fonctionnalités avancées aux meilleures pratiques d’utilisation.

Réflexions finales

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LEANN représente une avancée significative dans le domaine de la recherche sémantique et de la gestion des données. Sa capacité à offrir un système de recherche puissant et privé directement sur l’appareil de l’utilisateur en fait une solution idéale pour quiconque a besoin de gérer de grandes quantités d’informations de manière efficace et sécurisée.

Dans le contexte plus large de l’écosystème technologique, LEANN se positionne comme un projet innovant qui démocratise l’accès à l’intelligence artificielle. Son accent sur la confidentialité et l’efficacité en fait un choix intéressant pour les développeurs, les chercheurs et les utilisateurs finaux à la recherche de solutions pratiques et sécurisées pour la gestion des données.

En conclusion, LEANN n’est pas seulement un outil technologique, mais une vision de l’avenir où la gestion des données est simple, efficace et entièrement sous le contrôle de l’utilisateur. Avec LEANN, le potentiel d’innovation et d’amélioration de la gestion des informations est illimité.

Cas d’utilisation

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• Private AI Stack: Intégration dans des pipelines propriétaires
• Client Solutions: Mise en œuvre pour des projets clients
• Development Acceleration: Réduction du time-to-market des projets

Ressources

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Liens originaux

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• GitHub - yichuan-w/LEANN: RAG on Everything with LEANN. Enjoy 97% storage savings while running a fast, accurate, and 100% private RAG application on your personal device. - Lien original

Article signalé et sélectionné par l’équipe Human Technology eXcellence élaboré via intelligence artificielle (dans ce cas avec LLM HTX-EU-Mistral3.1Small) le 2026-01-06 09:30 Source originale: https://github.com/yichuan-w/LEANN?tab=readme-ov-file