Chanakya - 高级语音助手

Chanakya 是一个先进的开源自托管语音助手，旨在提供隐私、强大和灵活的功能。它利用本地AI/ML模型来确保您的数据保留在您自己的设备上。

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✨ 主要特性

• 🗣️ 声控交互： 以语音优先的用户体验。
• 🔒 设计隐私： 使用本地LLM（通过Ollama）、STT和TTS，确保您的数据保留在您自己的硬件上。
• 🛠️ 扩展工具系统： 通过Model Context Protocol (MCP)与广泛的外部工具集成。
• 🧠 长期记忆： 记住过去的对话信息，并允许您管理其知识库。
• 🤖 复杂的ReAct代理： 能够处理复杂的多步骤任务，通过推理和行动。
• 🚀 易于部署： 提供Docker支持，实现快速一致的设置。
• 🎨 自定义UI： 支持深色模式的简洁网页界面。

🚀 快速开始

本指南将在几分钟内让您启动并运行。如需更详细的说明，请参阅我们的完整文档。

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/Rishabh-Bajpai/Chanakya-Local-Friend.git
   cd Chanakya-Local-Friend
   

2. 设置依赖项：

   • 确保已安装并运行Docker和Ollama。
   • 拉取所需的Ollama模型（例如，ollama pull hf.co/unsloth/Qwen3-Coder-30B-A3B-Instruct-GGUF:UD-Q4_K_XL）。
   • 运行STT和TTS的依赖服务（详情请参阅入门指南）。

3. 配置应用程序：

   cp .env.example .env
   cp mcp_config_file.json.example mcp_config_file.json
   

   • 编辑.env和mcp_config_file.json以适应您的设置。详情请参阅配置指南。

4. 使用Docker构建和运行： 或（对于本地Python环境）

   sudo docker build -t chanakya-assistant .
   sudo docker run --restart=always -d --network="host" --env-file .env --name chanakya chanakya-assistant
   

5. 访问Chanakya：

   • 在浏览器中导航到http://localhost:5001。
   • 若要访问麦克风，需要HTTPS。请参阅部署指南中的设置SSL说明。

📚 文档

有关安装、配置、功能和故障排除的详细信息，请参阅docs目录中的完整文档。

• 入门指南
• 配置指南
• 部署指南
• 使用说明
• 功能介绍
• 故障排除

🤝 贡献

欢迎贡献、问题报告和功能请求！ 请参阅贡献指南。

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未来计划

我们为Chanakya规划了许多令人兴奋的功能和改进。以下是我们路线图的一瞥：

1. 完全本地关键词检测： 将当前基于网络的关键词检测API替换为本地TTS解决方案，以增强隐私并实现完全离线操作。
2. 改进异步处理： 重构并修复底层异步问题，提高稳定性，减少500错误的发生。
3. 可切换个性： 引入不同的助理个性，让用户选择最适合他们的交互风格。
4. 文档消化（RAG）： 实现检索增强生成（RAG），使Chanakya能够阅读和理解文档，并根据内容回答问题。
5. 工具调用失败时自动修正： 助手将在工具调用失败时分析错误并自行修复。
6. 增强易用性： 关注简化非开发者的设置和配置过程，可能通过UI中的引导式设置向导实现。

📄 许可证

本项目采用MIT许可证。详情请参阅LICENSE文件。

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