LocalMode

我开发 LocalMode 的原因是，「应用中的 AI」几乎总是意味着要把用户数据发送到第三方服务器、配置 API 密钥，还得按 token 付费。

我想要的恰恰相反：完全在浏览器中运行的 AI，数据永远不会离开用户设备。

LocalMode 就是为实现这个目标打造的开源（MIT 协议）工具包：

• 大语言模型聊天，支持 5 种运行时（Transformers.js、WebLLM、wllama、LiteRT、MediaPipe）下的 76 个模型，外加 Chrome 内置 AI

• RAG 与向量搜索 — 提供嵌入生成、向量数据库与语义搜索功能

• 语音 — Whisper 语音转文字，以及 Kokoro 文字转语音（支持 29 种音色）

• 视觉 — 图像分类、目标检测与 CLIP 图像搜索

• 零依赖核心，包含 64 个 React hooks，还有包含 107 个组件 + 36 个可安装代码块的 shadcn UI registry

• 支持 WebGPU 运行，带 WebAssembly 回退方案，首次下载模型后可离线使用

无需服务器。无需 API 密钥。无遥测收集。它基于 MIT 协议开源，完全属于用户 — 通过 shadcn CLI 安装代码块后，.tsx 文件就归你所有。

试试在线演示代码块（聊天、RAG、视觉、语音 — 全部在你的标签页中运行）：👉 https://localmode.ai/blocks

UI 组件：https://localmode.ai

文档：https://localmode.dev

GitHub：https://github.com/LocalMode-AI/...

非常期待听到大家的反馈：你会首先使用哪个功能，还缺少哪些能力。

欢迎今天在评论区提问，我会一一解答 🙏