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自分のファイルに対するローカルAI推論と検索拡張生成。
LocalLens に任意のフォルダ(ノート、リポジトリ、リサーチ資料など)を渡せば、 チャットできるプライベートな brain がそこから生まれます。すべての回答には 引用が付き、データは 1 バイトたりとも端末から外に出ません。
中身は src/ 配下の TypeScript ファイル 8 つだけ。Bun と
QVAC SDK で書かれており、半日で読み切れる
サイズでありながら、そのままリリースできる完成度です。
どこから始めるか
何をするアプリか
プロダクトの概要、ユーザーフロー、ローカルAIで得られるもの。
仕組み
検索とテキスト生成のパイプラインを端から端まで図解。
ローカルで実行する
インストール、CLI 実行、ブラウザアプリ実行、ビルドの検証。
ゼロから組み立てる
ドメイン型から UI まで、モジュールごとに積み上げる。
なぜこの構造なのか
責務の分割、リクエストのトレース、各ファイルが持つべきでないもの。
拡張する
QVAC OCR で画像と PDF を解析、QVAC 文字起こしで音声質問、より充実した診断情報。
必要なもの
- Bun
>=1.3.0 - Node
>=22.17.0 - 1.7B パラメータの量子化モデルを実行できるマシン。スペックが 足りない場合は 600M のフォールバックが用意されています。
OpenAI のキーも、Pinecone のアカウントも、GPU も不要です。 パイプライン全体が QVAC を通してローカルで動きます。
このサイトの位置づけ
これはサンプルアプリのマニュアルであり、QVAC や Bun の完全な リファレンスではありません。各パーツがどう組み合わさるかを示すのが 目的です。それぞれの深い情報が必要になったときは、本文中のリンクを たどってください。