Quivr

一个开源的本地知识库解决方案，旨在利用大型模型和生成式AI技术帮助用户存储和检索非结构化信息，构建一个类似于“第二大脑”的知识库。该工具支持用户上传各种类型的文件，如文本、Markdown、PDF、音频和视频等，并将这些文件向量化后存储在云端。用户可以通过自然语言对话的方式向Quivr提问，以获取与上传文件相关的信息。

Quivr的主要功能包括：
1. 文件上传与存储：用户可以将各种类型的文件上传到Quivr，包括文本文件、Markdown、PDF、音频和视频等。这些文件会被向量化处理，以便后续的检索和分析。
2. 自然语言问答：Quivr 支持自然语言处理（NLP），用户可以直接用自然语言向Quivr提问，AI会根据上传的文件内容生成回答。
3. 信息检索：Quivr 能够理解和检索上传文件中的信息，帮助用户快速找到所需数据，无需手动搜索或翻阅大量文档。
4. 集成与API：Quivr 提供了API接口，允许第三方应用和服务与Quivr集成，从而扩展其功能和应用场景。
5. 多模型支持：Quivr 支持与OpenAI的GPT-3/4、Anthropic的Claude模型集成，以及通过Ollama连接开源的大型语言模型，以提供准确的问答服务。
6. 开源与本地部署：作为一个开源项目，Quivr 的源代码可以在GitHub上找到，用户可以选择在本地部署Quivr，以更好地控制数据的隐私和安全性。
7. 数据安全与隐私：Quivr 强调用户数据的安全，确保上传的数据不会被用于训练AI模型，除非用户明确同意。此外，Quivr 提供了数据加密和安全存储的措施。
8. 历史记录与分析：Quivr 保存了用户的提问和AI的回答历史，用户可以回顾和分析这些对话，以便进一步挖掘知识库中的信息。