@artale/pi-rag
零依赖纯离线的本地BM25关键词检索RAG管道
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：@artale/pi-rag。 它的用途是：零依赖纯离线的本地BM25关键词检索RAG管道 详细介绍见：https://321skill.com/skills/artale-pi-rag/ 请根据该页面的说明完成安装。
使用示例
“帮我检索本地项目文档中关于接口鉴权的相关内容”，它会自动扫描已索引的本地文件，匹配相关片段后返回结果。
对AI说：“查找我存储的研报里提到的Q3营收相关数据”，它会在本地完成检索，不会上传任何私有文件内容。
介绍
日常处理本地私有文档时，常规RAG工具往往需要上传数据至云端，存在敏感信息泄露风险，且多数工具依赖复杂运行环境，无网络场景下无法正常使用，给离线文档检索带来诸多不便。 安装完成后，用户只需指定本地待检索的文件路径，工具会自动完成文件解析与索引构建，后续输入查询需求即可直接获取匹配的文档片段，全程操作无需额外配置其他服务。 适合处理涉密内部文档的政企技术人员、需要离线整理研究资料的科研工作者、偏好轻量化工具的个人开发者，以及无稳定网络环境下需要检索本地文件的用户。 使用前建议规整待索引的文件目录，移除重复、无关的文件以提升检索效率，由于基于关键词匹配逻辑，查询时尽量使用文档中存在的精准术语，可有效提高结果匹配度。
核心特点
与其他需要依赖云端服务、向量数据库或第三方API的RAG工具不同，它零外部依赖、全程离线运行，仅通过本地BM25算法即可完成关键词检索，无需额外部署配套服务。
注意事项
仅支持BM25关键词匹配，不具备语义检索能力，无法满足需要语义理解、跨文档逻辑关联的复杂查询需求。
常见问题
使用这个工具需要联网吗？
不需要，全程完全离线运行，无任何云端数据交互。
需要提前安装其他依赖软件吗？
无需额外安装第三方依赖，仅需本地有Node.js环境即可运行。