# LEANN (repository) [[@2025__arXiv__LEANN - A Low-Storage Vector Index]] の公式オープンソース実装(GitHub: `yichuan-w/LEANN`、MIT License)。MLSys 2026 発表スライド時点(2026-05-19)で 11.4k+ stars・1k+ forks・40+ contributors・570 commits・115 branches・30 tags に成長しており、リポジトリ説明文は「[MLSys2026]: RAG on Everything with LEANN. Enjoy 97% storage savings while running a fast, accurate, and 100% private RAG application on your personal device.」と記す。Python 3.9〜3.13 対応、Ubuntu・Arch・WSL・macOS(ARM64/Intel)で CI passing。(Source: [[@2025__arXiv__LEANN - A Low-Storage Vector Index]] MLSys 2026 発表スライド) ## 主な機能・応用範囲(スライドで確認された論文外の情報) - **組み込みアプリケーション**: メール・チャット・検索履歴、ファイルシステム(macOS Spotlight代替)、コードベース、外部知識ベース(6000万文書規模)、画像、エージェントメモリ、Slack/Twitter等のライブアプリケーション連携。 - **機能拡張**: メタデータフィルタ(範囲フィルタ)、ハイブリッド検索(grep+ベクトル検索、BM25+ベクトル検索)、instruct embedding model 対応。 - **Claude Code 連携**: MCP(Model Context Protocol)ベースの Claude Code 向けセマンティック検索エンジンとして機能拡張されており、AST チャンカー・MCP サーバー・Merkle Tree 統合・リポジトリ横断検索を提供する。コミュニティの SWE-bench 計測では Pass@1 が 0.63→0.73、平均トークンコストが 29,448→18,033 に改善したと報告されている(引用元コミュニティリンクは未検証)。 - **コミュニティ利用実態(Google Forms アンケート、108〜111件回答)**: インデックス対象データとして Personal Knowledge(PDF等、77.5%)・Codebase(54.1%)・Enterprise Data(43.2%)・Chat History(28.8%)・Web Memory(27%)が上位。 ## 関連 - ソース: [[@2025__arXiv__LEANN - A Low-Storage Vector Index]] - 開発者: [[Yichuan Wang]](筆頭著者・登壇者) - 依存技術: [[FAISS]](実装基盤) - 概念: [[ベクトル検索インデックス]]