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Lemon AI 是一个全栈开源的 AI 智能体框架,提供完全本地的运行环境,无需依赖云端服务。它支持本地大语言模型(LLM)如 DeepSeek、Qwen、Llama 等,通过 Ollama 运行,确保数据隐私和安全。Lemon AI 集成了虚拟机沙箱,保障代码执行的安全性,适合需要本地化 AI 解决方案的个人和企业。用户可以轻松部署在个人电脑或企业服务器上,操作简单且兼容多种环境。它支持深度研究、网页浏览、代码生成和数据分析等功能,架构灵活,可根据需求定制。Lemon AI 提供一键部署,降低技术门槛,同时支持通过 API 连接云端模型如 Claude、GPT、Gemini 和 Grok,兼顾本地与云端的灵活性。

 

功能列表

  • 本地运行 AI 智能体:支持 DeepSeek、Qwen、Llama 等本地大语言模型,数据处理全程本地化。
  • 虚拟机沙箱:提供安全的代码执行环境,保护用户设备免受潜在风险。
  • 代码生成与解释:生成高质量代码,支持 16K 输出长度,优化代码格式和语法。
  • 深度研究与网页浏览:支持复杂任务的规划、执行和反思,适合研究和数据收集。
  • 数据分析:处理和分析数据,生成可视化结果,满足多种分析场景。
  • API 集成:支持连接云端模型(如 Claude、GPT),扩展功能。
  • 一键部署:提供 Docker 容器和简化的安装流程,兼容个人电脑和企业服务器。
  • 灵活定制:架构支持用户根据需求修改和扩展,适配不同业务场景。

使用帮助

安装流程

Lemon AI 提供多种部署方式,包括开源代码、Docker 容器、客户端应用和在线订阅。以下以 Docker 部署为例,介绍详细的安装和使用流程,适合初学者和专业用户。

  1. 安装 Docker
    确保你的设备已安装 Docker。如果未安装,可访问 Docker 官网 下载并安装。Windows 用户需启用 WSL(Windows Subsystem for Linux)以运行 Docker 命令。
  2. 获取 Lemon AI 代码
    访问 Lemon AI 的 GitHub 仓库 https://github.com/hexdocom/lemonai。点击绿色按钮“Code”,选择“Download ZIP”下载源代码,或使用 Git 克隆仓库:

    git clone https://github.com/hexdocom/lemonai.git
    

解压文件或进入克隆的目录。

  1. 运行 Docker 容器
    打开 WSL 终端(Windows 用户)或常规终端(Linux/Mac 用户),进入 Lemon AI 项目目录。运行以下命令启动 Docker 容器:

    docker-compose up -d
    

    此命令会自动拉取所需镜像并启动 Lemon AI 服务。确保 Docker Compose 已安装。

  2. 配置本地模型
    Lemon AI 默认使用 Ollama 运行本地大语言模型。安装 Ollama(参考 Ollama 官网),然后拉取支持的模型,例如:

    ollama pull deepseek
    

    在 Lemon AI 的设置页面,配置模型路径,确保指向本地模型。

  3. 验证安装
    启动后,访问本地地址(通常为 http://localhost:3000)查看 Lemon AI 的界面。界面会显示模型状态和可用功能。如果模型未加载,检查 Ollama 是否运行正常。

功能操作流程

1. 代码生成与解释

Lemon AI 的代码生成功能支持生成和优化代码,适合开发者快速构建脚本或解决编程问题。在主界面选择“代码生成”模块,输入任务需求,例如“编写一个 Python 脚本爬取网页数据”。系统会调用本地模型(如 DeepSeek-V3)生成代码,并显示在结果区域。生成的代码支持最大 16K 字符长度,格式规范,减少语法错误。用户可直接复制代码或在虚拟机沙箱中运行测试。沙箱环境隔离代码执行,防止影响本地设备。例如,运行以下命令测试代码:

python script.py

如果需要调整代码,点击“编辑”按钮,修改后重新运行。

2. 深度研究与网页浏览

Lemon AI 提供“ReAct 模式”支持复杂任务的规划和执行。进入“研究”模块,输入任务,如“分析某行业的市场趋势”。系统会分解任务,自动搜索相关网页并提取信息。用户可查看搜索结果、数据摘要和分析报告。研究过程完全本地化,保护数据隐私。用户可通过设置调整搜索深度或指定数据来源。

3. 数据分析

在“数据分析”模块,上传 CSV 文件或输入数据,Lemon AI 会生成统计图表和分析结果。例如,上传销售数据后,系统可生成柱状图或折线图,直观展示趋势。支持的分析包括均值、分布和相关性计算。用户可导出分析结果为 PDF 或图片格式。

4. API 集成

若需使用云端模型,进入“设置 – 模型服务”页面,添加 API 密钥(如 Claude 或 GPT)。Lemon AI 会验证密钥有效性,确保连接稳定。配置后,用户可切换本地和云端模型,灵活处理任务。

5. 自定义扩展

Lemon AI 的开源架构允许用户修改代码或添加功能。开发者可编辑 src 目录中的文件,添加自定义工具或模块。修改后,重新构建 Docker 容器:

docker-compose build

参考官方文档(https://github.com/hexdocom/lemonai/blob/main/docs)获取更多开发指南。

注意事项

  • 隐私保护:所有任务默认在本地运行,数据不上传云端。如需报告安全问题,发送邮件至 service@hexdo.com 而非 GitHub 公开提交。
  • 系统要求:建议至少 8GB 内存和 4 核 CPU 以确保流畅运行。
  • 更新:定期检查 GitHub 仓库的 Releases 页面(https://github.com/hexdocom/lemonai/releases)获取最新版本和修复。

应用场景

  1. 个人研究
    研究人员使用 Lemon AI 进行文献整理或市场分析。本地模型处理敏感数据,生成结构化报告,保护隐私。
  2. 开发者工具
    开发者利用代码生成功能快速编写脚本,沙箱环境测试代码,确保安全性和稳定性。
  3. 企业数据分析
    企业部署 Lemon AI 在本地服务器,分析销售或运营数据,生成可视化图表,支持决策。
  4. 教育支持
    学生使用 Lemon AI 辅助学习,生成代码示例或整理学习资料,运行在本地上保护个人信息。

QA

  1. Lemon AI 是否需要联网?
    Lemon AI 支持完全离线运行,使用本地模型和沙箱环境。若需云端模型或搜索功能,则需联网配置 API。
  2. 如何确保代码执行安全?
    Lemon AI 的虚拟机沙箱隔离代码运行环境,防止代码影响主机系统。所有执行都在沙箱内完成,保护设备安全。
  3. 支持哪些本地模型?
    支持 DeepSeek、Qwen、Llama、Gemma 等,通过 Ollama 运行。用户可根据需求选择模型。
  4. 如何更新 Lemon AI?
    访问 GitHub 仓库的 Releases 页面,下载最新版本并重新运行 Docker 容器。文档提供详细更新步骤。
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