Quivr

✨ 产品介绍

Quivr是由开源社区推动的AI知识管理平台，致力于通过生成式AI技术解决信息碎片化难题。它基于RAG（检索增强生成）框架，支持从文档解析到智能问答的全流程，被誉为“Obsidian的AI增强版”。无论是个人学习笔记，还是团队项目资料，Quivr都能将其转化为结构化知识库，并通过对话式交互实现高效利用。

👥 适用人群

🔍 核心功能与技术解析

1. 智能检索增强（RAG技术）
   通过向量数据库（如ChromaDB）对文档进行语义编码，结合大语言模型（如GPT-4、Claude）生成精准回答。例如，上传10篇论文后，输入“对比神经网络模型的优缺点”，Quivr可自动关联多篇文献，输出综合结论。

2. 多模态文件处理
   支持文本、PDF、PPT、音视频等20+格式解析。技术层面采用模块化处理链：
   • 文本提取：利用Apache Tika库解析复杂文档结构；
   • 音视频转录：集成Whisper等ASR模型生成字幕。

3. 个性化知识库（Brain系统）
   用户可创建多个“Brain”分主题管理知识。例如：
   • 「AI研究」Brain：存储论文与技术博客；
   • 「项目管理」Brain：汇总会议记录与进度表。

4. 离线与私有化部署
   通过Docker本地化部署，数据完全自主管控。技术栈包含Supabase（数据库）、FastAPI（后端）及Next.js（前端），保障安全性与扩展性。

5. 多模型兼容
   支持切换OpenAI、Anthropic等云端模型，或通过Ollama调用本地大模型（如Llama 3），兼顾性能与成本。

🎯 工具使用技巧

• 分主题管理：为每个项目创建独立Brain，避免信息混杂。
• 格式优化：上传PDF前用OCR工具处理扫描件，提升文本提取精度。
• 混合检索：在提问时添加“@Brain名称”限定范围，如“@AI研究 解释RAG技术原理”。
• 数据联动：通过API将Quivr接入Notion或Obsidian，实现跨平台知识同步。

🌐 访问地址

👉 立即体验：Quivr

• GitHub开源仓库：https://github.com/QuivrHQ/quivr

无论是整理碎片化知识，还是构建团队协作系统，Quivr都能通过AI技术让信息“活”起来。尝试用它梳理你的下一个项目，或许会发现——管理知识，竟能如此优雅。