Klee最新版

Klee 是一款旨在为用户提供一个安全、本地化的 AI 解决方案的应用程序，它利用大语言模型（LLMs）和检索增强生成技术（RAG），帮助用户搭建集笔记与知识库功能于一体的“第二大脑”。Klee 的设计特别强调了隐私保护，确保所有处理都在用户的本地设备上进行，不收集任何数据，适合那些希望拥抱人工智能技术同时确保数据隐私的用户。

• 官网：https://kleedesktop.com
• GitHub：https://github.com/signerlabs/Klee

核心功能

• Ollama 集成：通过 Ollama 这一开源工具，Klee 使用户能够快速高效地在本地运行多种大型语言模型（如 Llama、DeepSeek、Qwen、Gemma 等），无需互联网连接或复杂的命令行操作。
• LlamaIndex 数据框架：作为构建和管理本地知识库的基础，支持 RAG 技术，允许用户将自己的私人文件整合进 AI 处理流程中。
• 设备端处理：所有的计算和处理都在用户的设备上完成，保证了数据的安全性和隐私性。
• RAG 知识库：内置系统支持上传本地文档（如 PDF 文件），并基于这些内容生成相关回答，增强了信息检索和生成的能力。
• Markdown 笔记支持：支持将 AI 生成的内容保存为 Markdown 格式的笔记，方便记录和后续组织使用。

关键特性表

适用场景与用户群体

• 个人用户：适用于需要处理私人学习或工作文档的人群，特别是关注数据隐私的学生和专业人士。
• 企业用户：对于对数据安全要求较高的公司，Klee 提供了一个安全的解决方案来处理内部资料。
• 开发者：希望通过本地运行 LLM 并将其集成到自己工作流中的程序员。
• 技术爱好者：对探索和改进开源 AI 工具感兴趣的用户。

技术实现

Klee 的前端是基于 Node.js 开发的，后端服务（klee-service）运行于本地端口 6190，并支持与 Ollama 的通信（默认端口 11434）。它利用 LlamaIndex 来处理数据的索引和检索，从而实现强大的 RAG 功能。社区建议增加 Linux 操作系统的支持，并提供更清晰的数据存储位置说明。

与其他工具的比较

Klee 常被拿来与 Ollama + OpenWebUI 组合比较，以下是差异分析：

Klee 的独特之处在于其开箱即用的 RAG 和笔记功能，而 OpenWebUI 更通用但需要更多手动配置。