中文优先的本地 AI 知识库：把网页、笔记、文件存进来，AI 帮你自动理好，需要时一句话问出来——每个答案都带着原文出处。数据不出本机，一条命令自托管。
A Chinese-first, local-first AI knowledge base. Capture anything, let AI organize it, and ask in plain language — every answer comes with citations. Your data stays on your machine.
在线演示 →（打开即玩，游客自动进入演示账号；完整功能含桌面端与 Pro 权益）
一条命令（需要 Docker）：
git clone https://github.com/motuo520/grzhishiku.git
cd grzhishiku
docker compose up -d- 前端：
http://localhost - API：由前端 nginx 代理到后端（
/api/前缀），无需额外配置 - API 文档：调试时在
docker-compose.yml中放开 backend 的8000:8000端口映射，访问http://localhost:8000/docs
首次启动会自动拉取 Ollama 模型 qwen2.5:0.5b（对话）与 nomic-embed-text（向量化），需要联网，请耐心等待。模型下载完成后后端才会就绪。
打开就能用：默认进入「简化版」——只有五个动作，零学习成本。想要全部 12 个模块，点顶栏的版本图标切到「经典版」即可。
首次启动后，注册一个普通账号，再通过以下命令将其设为管理员：
docker compose exec backend python -m scripts.create_admin user@example.com构建失败排查：若
docker compose up -d在拉取镜像阶段报auth.docker.io超时（部分网络环境 DNS 被污染），可改用传统构建器：DOCKER_BUILDKIT=0 docker compose up -d --build；或配置 Docker 镜像加速。构建慢还可用 Dockerfile 提供的APT_MIRROR/PIP_INDEX_URL/NPM_REGISTRYbuild-arg 换国内源。
One command (Docker required):
git clone https://github.com/motuo520/grzhishiku.git
cd grzhishiku
docker compose up -d- Web UI:
http://localhost - API: proxied to the backend by the frontend nginx under the
/api/prefix — no extra setup needed - API docs: for debugging, uncomment the
8000:8000port mapping ofbackendindocker-compose.yml, then visithttp://localhost:8000/docs
On first launch the Ollama models qwen2.5:0.5b (chat) and nomic-embed-text (embeddings) are pulled automatically — this requires internet access, please be patient. The backend becomes ready once the models are downloaded.
It starts in Simple Mode — three actions, zero learning curve. Switch to Classic Mode (12 modules) anytime from the top bar.
After the first launch, register a regular account, then promote it to admin:
docker compose exec backend python -m scripts.create_admin user@example.comBuild troubleshooting: if
docker compose up -dtimes out fetching images fromauth.docker.io(DNS pollution in some networks), fall back to the legacy builder:DOCKER_BUILDKIT=0 docker compose up -d --build, or configure a Docker registry mirror. Slow builds can also use theAPT_MIRROR/PIP_INDEX_URL/NPM_REGISTRYbuild-args provided in the Dockerfiles.
密钥首次启动时自动生成，并持久化在 ./server-data/.secrets/（随数据卷一起备份即可，勿提交到 git）。本地自用无需任何配置；公网部署请显式设置 SECRET_KEY、ADMIN_SECRET_KEY、DATABASE_ENCRYPT_KEY 等敏感项——在仓库根目录自建 .env 写入对应变量即可覆盖 compose 默认值。
Secrets are auto-generated on first launch and persisted under ./server-data/.secrets/ (back it up with the data volume; never commit it). Nothing to configure for local use; for public deployments, explicitly set SECRET_KEY, ADMIN_SECRET_KEY, DATABASE_ENCRYPT_KEY, etc. — create a root .env to override the compose defaults.
只有五个动作，这就是全部：
- 存进来 — 笔记、网页剪藏、RSS、稍后读、文件导入，一个入口沉淀。
- 自动理好 — 自动摘要、标签、向量化与关系图谱，不用你整理。
- 知识地图 — 全局图谱与标签档夹，看清你的知识长什么样。
- 每日 — 每日回顾与批次时间轴，让沉淀常看常新。
- 问出来 — 用大白话提问，AI 只在你的资料里检索，每句话标注来源。
想要更完整的工具箱（时间胶囊、注意力管家、知识图谱、认知镜像等 12 个模块）？顶栏一键切到「经典版」，数据完全共用。
核心设计原则：
- 本地优先：默认使用 SQLite + Ollama，数据不出本机。
- 模型自由：默认使用 Ollama 本地模型，免费、离线可用，数据不出本机。
- 中文优先：界面、文档、默认提示词全部为中文设计。
- 开源可审计：AGPL-3.0 协议，服务端代码完全开放。
Personal Second Brain is built around three actions, and that is the whole product:
- Capture — notes, web clips, RSS, read-later, file imports.
- Organize — auto summary, tags, embeddings, and relationship graph.
- Retrieve — ask in plain language; answers cite your own sources.
Want the full toolbox (time capsules, attention manager, knowledge graph, cognitive mirror — 12 modules)? Switch to Classic Mode from the top bar; all data is shared.
Core principles:
- Local-first: SQLite + Ollama by default; data stays on your machine.
- Model freedom: free local models via Ollama — works offline, data never leaves your machine.
- Chinese-first: UI, docs, and prompts are designed in Chinese (English UI works too).
- Open & auditable: AGPL-3.0, server code fully open.
应用内置两套界面，顶栏图标一键切换，选择会被记住：
- 经典版：完整 12 个功能模块——素材采集、认知生产管线、注意力管家、涌现工作室、知识图谱、反脆弱知识库、时间胶囊、认知镜像、社会大脑、具身认知、社区、设置。
- 简化版（默认）：只保留三个核心动作「存进来 → 自动理好 → 一句话问出来」+ 社区 + 设置，界面更干净，适合新手上手。
切换入口：顶栏主题按钮旁的版本图标，或「设置 → 外观 → 界面版本」。数据完全共用，只是导航与功能入口的显隐，随时可切回。
The app ships with two interface modes, switchable from the top navigation bar (your choice is remembered):
- Classic: the full 12 modules — capture, pipeline, attention, emergence studio, knowledge graph, antifragile knowledge base, time capsules, cognitive mirror, social brain, embodied cognition, community, and settings.
- Simple (default): only the three core actions — capture → organize → retrieve — plus community and settings. A cleaner UI for getting started.
Both modes share the same data; only navigation and feature entries differ. Switch anytime from the top bar or Settings → Appearance → Interface Version.
| 首页 | 仪表盘（空状态引导） |
|---|---|
 |
 |
| RAG 问答（本地模型 + 引用出处） | 个人知识库 |
|---|---|
 |
 |
| 能力 | 个人第二大脑 | Obsidian | ima.copilot |
|---|---|---|---|
| 本地模型免费跑 | ✅ Ollama | 需插件 | ❌ |
| RAG 引用原文 | ✅ | 需插件 | 部分支持 |
| 网页剪藏 | ✅ | 需插件 | ✅ |
| 数据完全本地 | ✅ 默认 | ✅ | ❌ |
| 服务端开源 | ✅ AGPL-3.0 | 客户端闭源 | 闭源 |
| 多模型路由 | ✅ | 插件实现 | 部分 |
| 自托管成本 | 低（SQLite + CPU） | 仅客户端 | 依赖官方 |
- Frontend: React 19 + Vite + TypeScript + Tailwind CSS + Zustand
- Backend: FastAPI + Pydantic v2 + SQLAlchemy + Alembic
- Database: SQLite
- Vector DB: ChromaDB
- Local LLM: Ollama
- Deploy: Docker Compose + Nginx
# 后端 / Backend
cd backend
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env
uvicorn app.main:app --reload --port 8000
# 前端 / Frontend
cd frontend
npm install
npm run dev浏览器扩展用法见 docs/guide/getting-started.md。
- 本地优先的笔记与剪藏
- RAG 对话与本地模型支持
- 多模型路由（Ollama 本地模型）
- 浏览器扩展上架
- 移动端 PWA
- 插件市场与公开 API
- 协作空间（多人知识库）
如发现安全漏洞，请发邮件至 security@grzhishiku.com，不要公开提交 Issue。
Please report security issues to security@grzhishiku.com instead of opening public issues.
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