RongxinAI（容芯AI助手）- 本地 AI 推理桌面应用

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快速开始 - 功能特性 - 源码构建 - 问题反馈

RongxinAI（容芯AI助手）是一款基于 Jan 深度定制的开源 AI 桌面应用，专注于为中国用户提供本地化、私有化、零配置的大语言模型推理体验。

所有数据运行在本地，不上传云端，彻底保护您的隐私。

快速开始

方式一：下载安装包（推荐）

从 GitHub Releases 下载对应平台的安装包：

平台	下载
Windows (x64)	RongxinAI_setup.exe
macOS	敬请期待
Linux	敬请期待

方式二：源码构建

git clone https://github.com/rongxinzy/jan.git
cd jan
yarn install
yarn tauri build

构建完成后，安装包位于 src-tauri/target/release/bundle/nsis/。

功能特性

• 🔌 Ollama 一键接入：默认集成 Ollama 本地推理引擎，零配置即可使用开源大模型
• 📦 ModelScope 模型市场：内置 ModelScope 模型搜索与发现，告别 HuggingFace 访问困难
• 🤖 多引擎支持：支持 Ollama（默认）、llama.cpp、MLX 等多种本地推理后端
• ☁️ 云端模型兼容：同时支持 OpenAI、Anthropic、Mistral 等云端 API
• 🔒 隐私优先：所有推理在本地完成，数据永不离开您的设备
• 🌐 中文优化：默认简体中文界面，针对中文模型（Qwen 系列等）深度优化
• 📡 OpenAI 兼容 API：本地服务器 localhost:1337，其他应用可直接调用
• 🛠️ 自定义助手：为不同任务创建专门的 AI 助手

系统要求

推荐配置：

• Windows: Windows 10/11 (64位)，8GB+ 内存，推荐 NVIDIA/AMD/Intel 独立显卡
• macOS: 13.6+ (Apple Silicon 推荐 16GB 内存)
• Linux: 主流发行版均可

💡 运行 7B 级别模型建议 16GB 内存，14B 级别建议 32GB 内存。小参数模型（3B/1.5B）可在 8GB 内存设备上流畅运行。

使用指南

1. 安装并启动

下载安装包后双击运行，首次启动会自动完成初始化。

2. 启动 Ollama（推荐）

容芯AI助手默认通过 Ollama 进行本地推理。请确保 Ollama 服务已启动：

# 安装 Ollama（如果尚未安装）
# https://ollama.com/download

# 启动 Ollama 并下载模型
ollama pull qwen2.5:7b

Ollama 启动后，容芯AI助手会自动检测并连接。

3. 从模型市场下载模型

打开「推理中心」→ 搜索 ModelScope 上的模型 → 点击下载。模型将自动下载并注册到本地。

4. 开始对话

选择模型 → 新建对话 → 开始与 AI 助手交流。

源码构建

前置要求

• Node.js ≥ 20.0.0
• Yarn ≥ 4.5.3
• Rust / Cargo（用于 Tauri 构建）
• Make ≥ 3.81

构建步骤

# 克隆仓库
git clone https://github.com/rongxinzy/jan.git
cd jan

# 安装依赖
yarn install

# 开发模式启动
yarn dev

# 生产构建
yarn tauri build

Make 命令

make dev      # 开发环境启动
make build    # 生产构建
make test     # 运行测试
make clean    # 清理构建产物

项目架构

RongxinAI
├── web-app/              # React 前端应用（UI、状态管理、路由）
├── src-tauri/            # Tauri Rust 后端（系统调用、下载、文件系统）
│   └── plugins/          # Tauri 插件（llama.cpp、MLX、硬件检测等）
├── core/                 # TypeScript SDK 与扩展系统
├── extensions/           # 扩展模块（下载管理、模型引擎等）
└── web-app/public/       # 静态资源（含预置模型目录）

技术栈

• 前端: React 18 + TypeScript + Tailwind CSS + TanStack Router
• 后端: Rust + Tauri v2
• 本地推理: llama.cpp / Ollama / MLX
• 构建工具: Vite + Yarn + Cargo

问题反馈

遇到问题？请通过以下方式反馈：

• Bug 报告: GitHub Issues
• 功能建议: GitHub Discussions

贡献指南

欢迎参与贡献！请参阅 CONTRIBUTING.md 了解如何参与项目开发。

致谢

特别鸣谢

本项目基于 Jan 开源项目深度定制。衷心感谢 Jan 项目组 的杰出工作——他们构建了一个优秀的开源 AI 桌面应用框架，为本地大模型推理社区做出了重要贡献。

🙏 如果没有 Jan 团队的开源成果，RongxinAI 不可能诞生。向所有 Jan 贡献者致敬！

核心依赖

• Llama.cpp - 高性能本地 LLM 推理
• Ollama - 本地大模型运行框架
• Tauri - 跨平台桌面应用框架
• ModelScope - 中文模型社区

许可证

Apache 2.0 - 自由使用，开放共享。

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