V2.4.11 · 100% 本地离线运行

让 AI 真正读懂
你的文字

一款 100% 本地离线运行的智能知识库管理系统。支持多格式文档管理、语义检索、 RAG 智能问答、个人文风微调与 AI 辅助创作,所有数据和模型都安全地留在你的电脑上, 无需联网,无需上传。

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知识库管理界面预览
100%
本地离线运行
10+
文档格式支持
4阶
RAG 智能链路
3级
硬件自适应
工作原理

四步构建你的专属知识库

本地 AI 自动完成文档解析、向量化和语义检索,你只需专注于创作本身。

01

导入文档

支持 TXT、Markdown、DOCX、PDF、图片 OCR 等多种格式,批量导入和文件夹一键添加,自动编码检测与 MD5 去重。

02

智能处理

OCR 识别 → 文本清洗 → 语义分块 → MD5 去重,全自动处理流程,双粒度切片(检索 300 字 / 汇总 1200 字)。

03

向量检索

BM25 关键词 + FAISS 向量混合检索,BGE 语义嵌入 + Reranker 重排,精准定位你需要的每一段内容。

04

AI 生成

四阶段 RAG 问答 + 原文溯源跳转 + 三段式辅助创作,让 AI 成为理解你知识体系的得力助手。

核心功能

不只是知识库,更是你的 AI 创作伙伴

四大核心 AI 引擎,覆盖从文档管理到智能创作的全流程。

💬

RAG 智能问答

四阶段 RAG 链路:Query 改写(缩写自动扩展)→ 混合召回 Top25 → Cross-Encoder 重排 → LLM 生成。 支持原文溯源点击跳转、多轮对话记忆(最近 5 轮)、流式输出,还能切换纯大模型自由对话模式 或限定单个分类范围查询。内置上下文溢出保护和 VRAM 冷却保护。

Query 改写 BM25+向量混合 BGE Reranker 原文溯源 流式输出
问答界面预览
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AI 文档摘要系统

三级总结档位(精简 / 标准 / 深度),支持单篇和批量总结。跨文档关联总结可横向汇总同一分类下 的多篇文档,自动去重合并、梳理差异化表述,摘要结果自动回写数据库。AI 生成优先, 抽取式算法降级兜底,长文本自动分块处理。

三级档位 跨文档汇总 自动去重 抽取式降级
摘要界面预览
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QLoRA 个人文风微调

用你自己的文档训练 AI,让它学会你独特的写作风格。基于 Qwen2.5-0.6B 基座,NF4 4-bit 量化 降低显存需求。双硬件自适应策略(≥16GB 全功能 / 5-16GB 精简),支持断点续训、 safetensors 安全格式保存。加载 LoRA 后辅助创作自动启用文风约束,让 AI 的输出越来越像你。

NF4 量化 断点续训 safetensors 硬件自适应 OOM 保护
微调界面预览
✍️

三段式辅助创作引擎

V2.0 创作流程分为三步:先生成结构化大纲(层级化标题),再按章节逐段生成正文 (保持上下文连贯、优先引用知识库素材),最后统一汇总润色(统一文风、优化过渡、删除冗余)。 支持快捷模式一键生成、自定义 Prompt 模板、LoRA 文风约束、草稿保存和导出。

大纲生成 分段续写 汇总润色 Prompt 模板 草稿导出
创作界面预览

覆盖知识管理的每一个环节

从文档入库到智能输出,全方位功能矩阵。

📁

多格式文档导入

TXT / MD / DOCX / PDF / 图片 OCR,支持 ZIP/7z 归档,自动编码检测与 MD5 去重。

🏷️

分类与标签管理

多级分类树 + 独立标签库,多对多文档关联,自动分类建议基于向量相似度。

🔍

语义检索引擎

FAISS HNSW + IVF 冷热分片,BM25 混合召回,BGE Reranker 重排,LRU 查询缓存加速。

🤖

本地大模型管理

支持 Qwen2.5 / Phi-3 / Mistral / Llama3 / GLM-4 / DeepSeek 等多系列 GGUF 模型。

📖

内置文档阅读器

字体缩放(8-24px)、文字查找(Ctrl+F)、Markdown 渲染,右侧面板直接预览。

📤

灵活导出功能

导出为 TXT / MD / ZIP,按全部、指定分类或搜索结果导出,可选包含摘要。

🌐

在线 API 降级

DeepSeek / 通义千问 API 备用,自动重试 + 多层超时保护,本地优先、在线兜底。

📝

文档版本管理

多版本保存 + 变更日志完整审计追踪,确保每份文档的演变历史可追溯。

🎯

首次启动引导

4 步配置向导,帮助新用户快速完成硬件检测、模型选择、目录配置和偏好设置。

技术架构

坚实的技术底座

精选开源技术栈,保证高性能与可维护性。

Python 3.10+
主开发语言
高性能异步架构,全模块纯 Python 实现
PySide6
GUI 框架
Qt6 绑定,原生桌面体验,三面板暗色主题
FAISS
向量检索
HNSWFlat + IVFFlat+PQ,冷热分片索引
BGE 嵌入模型
语义编码
bge-small-zh-v1.5 + bge-reranker-v2-m3
llama.cpp
模型推理
GGUF 格式,支持 Q4_0 到 F16 多级量化
Transformers
模型加载
HuggingFace 生态,PEFT LoRA 微调框架
bitsandbytes
量化加速
NF4 4-bit 量化,大幅降低显存占用
SQLite
数据存储
WAL 模式,高性能本地数据持久化
硬件适配

三级自适应,量力而行

自动检测 GPU 显存,智能匹配最优配置方案,低配也能流畅运行。

Tier 1
全功能模式
GPU 显存 ≥ 10GB
  • 混合检索(BM25 + 向量)
  • 完整 BGE Reranker 重排
  • QLoRA 微调全开
  • 1024 维向量嵌入
  • 全精度模型推理
Tier 3
基础模式
GPU 显存 < 5GB
  • 基础 BM25 检索
  • 单向量检索
  • CPU 模式推理
  • 384 维向量嵌入
  • 在线 API 兜底

为什么选择 SHUXING-KB?

与同类方案相比,我们在隐私、灵活性和专业深度上全面领先。

对比维度 SHUXING-KB 云端知识库 通用 AI 助手
数据隐私 100% 本地存储 数据上传云端 对话内容上传
运行方式 完全离线可用 必须联网 必须联网
个人文风 QLoRA 微调定制 不支持 通用风格
文档溯源 原文定位+跳转 部分支持 不提供
创作辅助 三段式分步生成 基础 AI 写作 对话式生成
硬件适配 三级自动分级 云端统一 云端统一
模型选择 多系列自由切换 固定模型 固定模型
月度费用 零订阅费 ¥30-200/月 ¥20-140/月
常见问题

你可能关心的问题

关于隐私、性能、兼容性等方面的常见疑问。

Q 数据真的不会上传到任何服务器吗?
是的。SHUXING-KB 默认完全离线运行,所有文档、向量索引、模型推理均在本地完成。 在线 API 模式为可选手动开启的降级方案,开启前会明确提示数据将发送至 API 服务端。
Q 没有独立显卡能用吗?
可以。系统支持纯 CPU 推理模式,自动降级为基础 Tier 3 配置。虽然没有 GPU 加速, 但基础文档管理和 BM25 检索功能完全可用,也可通过在线 API 模式获得 AI 能力。
Q 支持哪些文档格式?
支持 TXT、Markdown、DOCX、PDF 以及图片 OCR(JPG/PNG/BMP/TIFF), 还支持 ZIP 和 7z 压缩包批量导入。系统自动检测文件编码(UTF-8 / GBK / GB2312 / Big5 等)。
Q 可以训练自己的写作风格吗?
可以。通过 QLoRA 微调功能,用你自己的文档训练 AI 模型,让它学会你的写作习惯和风格。 训练完成后,辅助创作引擎会自动加载 LoRA 权重,生成的文字更贴近你的表达方式。
Q 最低需要什么硬件配置?
基础模式最低要求:Windows 10/11 64位,8GB 内存,2GB 可用磁盘空间。 推荐标准模式:16GB 内存 + NVIDIA GTX/RTX 显卡 6GB+ 显存以获得最佳体验。 全功能模式建议 RTX 4060Ti 16GB 或更高。
Q 支持哪些大模型?
支持 Qwen2.5(0.5B/0.6B/1.5B/3B/7B)、Phi-3-mini、Mistral-7B、Llama3.1-8B、 GLM-4-9B、DeepSeek-R1 等主流开源 GGUF 模型。系统自动检测模型目录, 支持多模型切换和显存预估。