✨ 端云协同 · 隐私安全 · 智能对话 ✨
基于 Electron + LangChain.js + RAG 的桌面级 AI 助手
Lumen 是一款专为股票分析设计的桌面 AI 助手。基于云端推理 + 本地辅助架构，以LangChain.js LCEL为核心，实现意图分发、本地脱敏、RAG 增强，提供精准的股票分析问答服务。
本项目使用 Node.js 20+ 和 pnpm。请确保 Node.js 版本 >= 20.0.0（参见 .nvmrc 配置）。
- ☁️ 端云协同：云端推理为主，本地辅助（意图分发、脱敏）为辅
- 🔒 隐私安全：敏感数据本地脱敏，保障隐私
- 🧠 智能 RAG：基于向量检索的增强生成系统
- 💬 流式对话：实时响应，支持多轮对话和历史持久化
- 🎯 精准回答：基于参考资料生成，减少幻觉
- Node.js: >= 20.0.0（推荐使用 nvm 管理）
- pnpm: >= 8.0.0（安装：
npm install -g pnpm） - 架构支持: x64 / arm64
# 安装项目依赖
pnpm install
# 重建 Electron 原生模块（如遇到问题）
pnpm rebuild:electron# 启动开发服务器（支持热更新 HMR）
pnpm dev应用将自动打开，运行在 http://localhost:3001
# 编译打包
pnpm build
# 或分步构建
pnpm build:electron # 构建 Electron 安装包# 删除所有构建产物（dist/, release/, build/）
pnpm clean┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ 🎨 渲染进程 (Renderer) │
│ React + TypeScript + Tailwind CSS │
│ UI 展示 / 交互逻辑 │
└────────────────┬────────────────────────────────────┘
│ window.api (IPC)
┌────────────────▼────────────────────────────────────┐
│ 🔗 预加载脚本 (Preload) │
│ 安全的 IPC 通信桥接 │
└────────────────┬────────────────────────────────────┘
│ IPC Handlers
┌────────────────▼────────────────────────────────────┐
│ ⚡ 主进程 (Main) │
│ Electron 主窗口 / LumenCore 核心引擎 │
└────────────────┬────────────────────────────────────┘
│
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ LumenCore (基础设施) │
│ ├─ 💾 SQLite 数据库 (better-sqlite3) │
│ ├─ 📊 Vector Engine (本地 Embedding 向量化) │
│ └─ 🧠 RAG Engine (向量检索增强) │
└────────────────┬────────────────────────────────────┘
│ 懒加载
┌────────────────▼────────────────────────────────────┐
│ LumenChain (LangChain LCEL Pipeline) │
│ ├─ ☁️ Cloud Engine (云端 LLM 主力推理) │
│ ├─ 🔥 Router Engine (本地意图分发) │
│ └─ 🔒 Translator Engine (本地脱敏) │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
基于 RunnableLambda 的链式调用
// LumenChain 构建流程
RunnableSequence.from([
// 步骤1: 意图识别
RunnableLambda.from(async (input) => {
const routerDecision = await this.router(input.question);
return { ...input, routerDecision };
}),
// 步骤2: RAG 检索
RunnableLambda.from(async (state) => {
const ragContexts = await this.ragSearch(state.question, 3);
return { ...state, ragContexts };
}),
// 步骤3: 脱敏判定
RunnableLambda.from(async (state) => {
if (state.routerDecision.needTranslator) {
state.desensitizedPrompt = await this.translate(state.question);
}
return state;
}),
// 步骤4: 构建消息
RunnableLambda.from((state) => {
const messages = buildMessages(state);
return { ...state, messages };
}),
// 步骤5: 云端推理
RunnableLambda.from(async (state) => {
const response = await this.streamChat(state.messages);
return { ...state, response };
}),
]);按需加载，优化启动性能
- LumenCore 启动时只加载基础设施（DB + Vector + RAG）
- Router/Cloud/Translator Engine 在首次使用时才加载
- 函数式依赖注入，解耦具体实现
// 构造函数只接收函数签名，不依赖具体实现
constructor(
ragSearch: (query: string, topK: number) => Promise<string[]>,
isTranslatorEnabled: boolean,
onToken: (token: string) => void,
)云端推理为主 · 本地辅助为辅
- ☁️ 云端推理：基于 LangChain.js 的云端 LLM 主力推理
- 支持 Qwen / OpenAI / Claude 等多模型
- 灵活配置 API Key 和 baseURL
- 🔥 本地辅助：基于
node-llama-cpp的本地小模型- Router 模型：
qwen2.5-0.5b（意图分发） - Embedding 模型：
bge-m3（向量检索） - Translator 模型：
Qwen3.5-4B（本地脱敏）
- Router 模型：
- 🧠 智能路由：根据意图自动选择最优处理路径
- 简单查询 → 云端直接回答
- 脱敏需求 → 本地脱敏 → 云端推理
- 私有数据 → RAG + 云端 LLM
Few-shot 示例 + 精简指令
// Router Prompt - 意图识别
static router = `判断用户输入的意图，只回答JSON。
规则：
- needPrivateData: 需要查知识库吗？
- needTranslator: 包含敏感信息（手机号、身份证、银行卡、地址、人名等）吗？
- isSimpleQuery: 是简单百科查询吗？
示例：
输入："我的手机号是13812345678"
输出：{"needPrivateData":"否","needTranslator":"是","isSimpleQuery":"否","reason":"包含手机号敏感信息"}`;
// Translator Prompt - 脱敏
static translator = `将用户输入脱敏，保留意图。
规则：
- 人名 → 某人/某员工
- 地点 → 某地
- 时间 → 某时
- 金额 → 某金额
- 股票代码 → 某股票
示例：
输入："帮我查下张三在北京的出差记录"
输出："帮我查下某员工在某地的出差记录"`;- 文档向量化和存储
- 余弦相似度检索（阈值 0.3）
- LRU/FIFO 缓存淘汰策略
- TTL 过期自动清理
- 内存 Map + SQLite 混合存储
- 聊天记录持久化
- RAG 文档缓存（TTL 1小时）
- 最多加载 1000 条本地索引
| 分类 | 技术 |
|---|---|
| 💻 前端 | React 19.1、TypeScript 5.8、Tailwind CSS 4.2 |
| ⚙️ 后端 | Electron 35.3、Node.js 20.x、better-sqlite3 11.9 |
| 🤖 AI | LangChain.js 1.1.24、node-llama-cpp 3.17 |
| 📦 构建 | electron-vite 3.1、Vite 6.2、pnpm 10.x |
| 🌐 多语言 | i18next 25.8、react-i18next 16.5 |
- ✅ LumenChain 类：基于 RunnableLambda 的链式调用
- ✅ 懒加载机制：Router/Cloud/Translator Engine 按需加载
- ✅ 函数式依赖注入：解耦具体实现，便于测试
- ✅ 职责分离：LumenCore 管理基础设施，LumenChain 管理业务逻辑
- ✅ Few-shot 示例：Router 和 Translator 都添加了具体示例
- ✅ 精简指令：去除冗长解释，适合小模型理解
- ✅ JSON 解析容错：正则提取 JSON，提高解析成功率
- ✅ 移除硬编码：所有配置通过参数传递
- ✅ 类型安全：避免使用
!非空断言，改用判空逻辑 - ✅ 动态导入：解决 ESM/CJS 兼容性问题
lumen/
├── src/
│ ├── main/ # 主进程（Electron Backend）
│ │ ├── lumen_core/ # 核心引擎
│ │ │ ├── ai/ # AI 推理模块
│ │ │ │ └── cloud/ # 云端 LLM 引擎
│ │ │ ├── db/ # 数据库模块
│ │ │ ├── rag/ # RAG 检索模块
│ │ │ ├── lumen-chain.ts # LangChain Pipeline
│ │ │ └── lumen-core.ts # 核心引擎入口
│ │ ├── tools/ # 工具服务
│ │ │ ├── llm-prompt.ts # Prompt 管理
│ │ │ ├── llm-path.ts # 模型路径
│ │ │ └── logger.ts # 日志服务
│ │ └── index.ts # 主进程入口
│ ├── preload/ # 预加载脚本（IPC 桥接）
│ └── renderer/ # 渲染进程（React Frontend）
│ ├── components/ # UI 组件
│ ├── App.tsx # 应用根组件
│ └── index.tsx # 渲染入口
├── models/ # GGUF 模型文件
├── electron.vite.config.ts # electron-vite 构建配置
└── package.json # 依赖配置
MIT License
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