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# SurfSense
将任何 LLM 连接到您的内部知识源，并与团队成员实时聊天。NotebookLM、Perplexity 和 Glean 的开源替代方案。
SurfSense 是一个高度可定制的 AI 研究助手，可以连接外部数据源，如搜索引擎（SearxNG、Tavily、LinkUp）、Google Drive、Slack、Microsoft Teams、Linear、Jira、ClickUp、Confluence、BookStack、Gmail、Notion、YouTube、GitHub、Discord、Airtable、Google Calendar、Luma、Circleback、Elasticsearch、Obsidian 等，未来还会支持更多。
# 视频演示
https://github.com/user-attachments/assets/42a29ea1-d4d8-4213-9c69-972b5b806d58
## 播客示例
https://github.com/user-attachments/assets/a0a16566-6967-4374-ac51-9b3e07fbecd7
## 核心功能
### 💡 **理念**:
- NotebookLM、Perplexity 和 Glean 的开源替代方案。将任何 LLM 连接到您的内部知识源，并与团队实时协作。
### 📁 **支持多种文件格式上传**
- 将您个人文件中的内容（文档、图像、视频，支持 **50+ 种文件扩展名**）保存到您自己的个人知识库。
### 🔍 **强大的搜索功能**
- 快速研究或查找已保存内容中的任何信息。
### 💬 **与已保存内容对话**
- 使用自然语言交互并获得引用答案。
### 📄 **引用答案**
- 像 Perplexity 一样获得带引用的答案。
### 🔔 **隐私保护与本地 LLM 支持**
- 完美支持 Ollama 本地大语言模型。
### 🏠 **可自托管**
- 开源且易于本地部署。
### 👥 **团队协作与 RBAC**
- 搜索空间的基于角色的访问控制
- 使用可自定义的角色（所有者、管理员、编辑者、查看者）邀请团队成员
- 对文档、聊天、连接器和设置的细粒度权限控制
- 在组织内安全共享知识库
### 🎙️ **播客功能**
- 超快速播客生成代理（在 20 秒内创建 3 分钟播客）
- 将聊天对话转换为引人入胜的音频内容
- 支持本地 TTS 提供商（Kokoro TTS）
- 支持多个 TTS 提供商（OpenAI、Azure、Google Vertex AI）
### 🤖 **深度代理架构**
- 基于 [LangChain Deep Agents](https://docs.langchain.com/oss/python/deepagents/overview) 构建 - 支持规划、子代理和文件系统的复杂任务处理代理。
### 📊 **先进的 RAG 技术**
- 支持 100+ 种大语言模型
- 支持 6000+ 种嵌入模型
- 支持所有主流重排序器（Pinecone、Cohere、Flashrank 等）
- 使用层次化索引（2 层 RAG 设置）
- 利用混合搜索（语义搜索 + 全文搜索，结合倒数排名融合）
### ℹ️ **外部数据源**
- 搜索引擎（Tavily、LinkUp）
- SearxNG（自托管实例）
- Google Drive
- Slack
- Microsoft Teams
- Linear
- Jira
- ClickUp
- Confluence
- BookStack
- Notion
- Gmail
- YouTube 视频
- GitHub
- Discord
- Airtable
- Google Calendar
- Luma
- Circleback
- Elasticsearch
- Obsidian
- 更多即将推出......
## 📄 **支持的文件扩展名**
| ETL 服务 | 格式 | 说明 |
|----------|------|------|
| **LlamaCloud** | 50+ 种格式 | 文档、演示文稿、电子表格、图像 |
| **Unstructured** | 34+ 种格式 | 核心格式 + 电子邮件支持 |
| **Docling** | 核心格式 | 本地处理，无需 API 密钥 |
**音频/视频**（通过 STT 服务）：`.mp3`、`.wav`、`.mp4`、`.webm` 等
### 🔖 **跨浏览器扩展**
- SurfSense 扩展可用于保存您喜欢的任何网页
- 主要用途是保存需要身份验证的受保护网页
## 功能请求与未来规划
**SurfSense 正在积极开发中。** 虽然它还未达到生产就绪状态，但您可以帮助我们加快进度。
加入 [SurfSense Discord](https://discord.gg/ejRNvftDp9) 一起塑造 SurfSense 的未来！
## 🚀 路线图
随时了解我们的开发进度和即将推出的功能！
查看我们的公开路线图并贡献您的想法或反馈：
**📋 路线图讨论：** [SurfSense 2025-2026 路线图：深度代理、实时协作与 MCP 服务器](https://github.com/MODSetter/SurfSense/discussions/565)
**📊 看板：** [SurfSense 项目看板](https://github.com/users/MODSetter/projects/3)
## 如何开始？
### 使用 Docker 快速开始 🐳
> [!TIP]
> 对于生产部署，请使用完整的 [Docker Compose 设置](https://www.surfsense.com/docs/docker-installation)，它提供更多控制和可扩展性。
**Linux/macOS:**
```bash
docker run -d -p 3000:3000 -p 8000:8000 -p 5133:5133 \
-v surfsense-data:/data \
--name surfsense \
--restart unless-stopped \
ghcr.io/modsetter/surfsense:latest
```
**Windows (PowerShell):**
```powershell
docker run -d -p 3000:3000 -p 8000:8000 -p 5133:5133 `
-v surfsense-data:/data `
--name surfsense `
--restart unless-stopped `
ghcr.io/modsetter/surfsense:latest
```
**使用自定义配置：**
您可以使用 `-e` 标志传递任何环境变量：
```bash
docker run -d -p 3000:3000 -p 8000:8000 -p 5133:5133 \
-v surfsense-data:/data \
-e EMBEDDING_MODEL=openai://text-embedding-ada-002 \
-e OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key \
-e AUTH_TYPE=GOOGLE \
-e GOOGLE_OAUTH_CLIENT_ID=your_google_client_id \
-e GOOGLE_OAUTH_CLIENT_SECRET=your_google_client_secret \
-e ETL_SERVICE=LLAMACLOUD \
-e LLAMA_CLOUD_API_KEY=your_llama_cloud_key \
--name surfsense \
--restart unless-stopped \
ghcr.io/modsetter/surfsense:latest
```
> [!NOTE]
> - 如果部署在带有 HTTPS 的反向代理后面，请添加 `-e BACKEND_URL=https://api.yourdomain.com`
启动后，访问 SurfSense：
- **前端**: [http://localhost:3000](http://localhost:3000)
- **后端 API**: [http://localhost:8000](http://localhost:8000)
- **API 文档**: [http://localhost:8000/docs](http://localhost:8000/docs)
- **Electric-SQL**: [http://localhost:5133](http://localhost:5133)
**常用命令：**
```bash
docker logs -f surfsense # 查看日志
docker stop surfsense # 停止
docker start surfsense # 启动
docker rm surfsense # 删除（数据保留在卷中）
```
### 安装选项
SurfSense 提供多种入门方式：
1. **[SurfSense Cloud](https://www.surfsense.com/login)** - 无需任何设置即可试用 SurfSense 的最简单方法。
- 无需安装
- 即时访问所有功能
- 非常适合快速上手
2. **快速启动 Docker（上述方法）** - 一条命令即可在本地运行 SurfSense。
- 一体化镜像，捆绑 PostgreSQL、Redis 和所有服务
- 非常适合评估、开发和小型部署
- 数据通过 Docker 卷持久化
3. **[Docker Compose（生产环境）](https://www.surfsense.com/docs/docker-installation)** - 使用独立服务进行完整堆栈部署。
- 包含 pgAdmin，通过 Web UI 进行数据库管理
- 支持通过 `.env` 文件自定义环境变量
- 灵活的部署选项（完整堆栈或仅核心服务）
- 更适合生产环境，支持独立扩展服务
4. **[手动安装](https://www.surfsense.com/docs/manual-installation)** - 适合希望对设置有更多控制或需要自定义部署的用户。
Docker 和手动安装指南都包含适用于 Windows、macOS 和 Linux 的详细操作系统特定说明。
在自托管安装之前，请确保完成[先决条件设置步骤](https://www.surfsense.com/docs/)，包括：
- 身份验证设置（可选 - 默认为 LOCAL 身份验证）
- **文件处理 ETL 服务**（可选 - 默认为 Docling）：
- Docling（默认，本地处理，无需 API 密钥，支持 PDF、Office 文档、图像、HTML、CSV）
- Unstructured.io API 密钥（支持 34+ 种格式）
- LlamaIndex API 密钥（增强解析，支持 50+ 种格式）
- 其他根据用例需要的 API 密钥
## 技术栈
### **后端**
- **FastAPI**：现代、快速的 Python Web 框架，用于构建 API
- **PostgreSQL with pgvector**：具有向量搜索功能的数据库，用于相似性搜索
- **SQLAlchemy**：SQL 工具包和 ORM（对象关系映射），用于数据库交互
- **Alembic**：SQLAlchemy 的数据库迁移工具
- **FastAPI Users**：使用 JWT 和 OAuth 支持的身份验证和用户管理
- **深度代理**：基于 LangGraph 构建的自定义代理框架，用于推理和行动的 AI 代理，支持可配置工具
- **LangGraph**：用于开发具有对话持久性的有状态 AI 代理的框架
- **LangChain**：用于开发 AI 驱动应用程序的框架
- **LiteLLM**：通用 LLM 集成，支持 100+ 种模型（OpenAI、Anthropic、Ollama 等）
- **Rerankers**：先进的结果排序，提高搜索相关性
- **混合搜索**：结合向量相似性和全文搜索，使用倒数排名融合 (RRF) 获得最佳结果
- **向量嵌入**：文档和文本嵌入，用于语义搜索
- **pgvector**：PostgreSQL 扩展，用于高效的向量相似性操作
- **Redis**：内存数据结构存储，用作 Celery 的消息代理和结果后端
- **Celery**：分布式任务队列，用于处理异步后台任务（文档处理、播客生成等）
- **Flower**：Celery 任务队列的实时监控和管理工具
- **Chonkie**：先进的文档分块和嵌入库
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### **前端**
- **Next.js**：React 框架，具有应用路由器、服务器组件、自动代码拆分和优化渲染功能
- **React**：用于构建用户界面的 JavaScript 库
- **TypeScript**：JavaScript 的静态类型检查，提升代码质量和开发体验
- **Vercel AI SDK Kit UI Stream Protocol**：创建可扩展的聊天 UI
- **Tailwind CSS**：实用优先的 CSS 框架，用于构建自定义 UI 设计
- **Shadcn**：无头组件库
- **Motion（Framer Motion）**：React 动画库
### **DevOps**
- **Docker**：容器平台，用于跨环境的一致部署
- **Docker Compose**：用于定义和运行多容器 Docker 应用程序的工具
- **pgAdmin**：Docker 设置中包含的基于 Web 的 PostgreSQL 管理工具
### **扩展**
基于 Plasmo 的 Manifest v3
## 贡献
非常欢迎贡献！贡献可以小到一个 ⭐，甚至是发现和创建问题。
后端的微调总是受欢迎的。
### 添加新的代理工具
想要为 SurfSense 代理添加新工具？非常简单：
1. 在 `surfsense_backend/app/agents/new_chat/tools/my_tool.py` 中创建您的工具文件
2. 在 `registry.py` 中注册：
```python
ToolDefinition(
name="my_tool",
description="What my tool does",
factory=lambda deps: create_my_tool(
search_space_id=deps["search_space_id"],
db_session=deps["db_session"],
),
requires=["search_space_id", "db_session"],
),
```
有关详细的贡献指南，请参阅我们的 [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md) 文件。
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