超越Everything!100%离线且免费的AI文件助手HyperLink

hyperlink-17.1.1.tar.gz 立即下载

视频版:https://v.douyin.com/A96FgcGl6uA/

Everything一直是我的装机必备软件,可以用来快速检索文件。但是它有两大缺点,缺点一是,只能用精确的文件名查找文件,一旦记错了文件名,就查找不到任何内容。缺点二是,Everything只有对文件名字的索引,而没有对文件内容的索引,如果需要按照文件内容查找,就会变得非常的慢。最近我找到了一个完全免费,且百分百离线运行的AI文件助手:Hyperlink。Hyperlink可以索引本地电脑上的文件,把文本、PDF、图片等各种类型的文件,整合成一个知识库。同时,Hyperlink会在本地运行一个离线AI模型,我们只需要输入自然语言,就可以快速查找文件。Hyperlink会使用本地AI,基于文件内容给出精准回答。每个答案都带有内嵌引用,可以直接链接到文档中的相关部分。Hyperlink还能通过多个文档进行综合推理,跨文件连接信息,很擅长发现知识的隐藏关联。比起其他的AI知识库软件,Hyperlink的最大好处是完全本地离线运行,使用本地运行的开源大模型,完全避免了调用API产生的费用。离线运行还确保了文件内容的隐私。另外一个好处是,Hyperlink提供了一键安装包和精美的用户界面,开箱即用,无需复杂的设置,就能把本地计算机变成自己的第二大脑,将所有重要的信息连接在一起,帮助我们处理重要的事情。

下载与安装

我们来到Hyperlink的官网,就是屏幕上这个地址,把软件下载一下。 因为要在本地运行大模型,独立显卡需要8GB的显存,集成显卡需要32GB的内存。这次我使用的设备,是搭载了AMD 锐龙 AI9 HX 370的电脑,这款芯片搭载的NPU,拥有50 TOPS的强大AI算力。下载完成以后,双击安装。进入软件以后,第一步是下载本地AI模型。 这个产品安装后可以下载模型库里面支持的各种开源模型,最大甚至可以支持 gpt-oss-20b参数的模型。还有一些模型通过Nexa自研的NexaML,可以支持在部分AIPC上利用NPU进行模型推理,功耗更低的同时获得更好的推理性能,让你的AIPC真正释放算力潜力。

建立知识库

第二步就是选择链接的文件。 这里我选择obsidian_note文件夹,里面存储了我最近几年记录的所有知识类的笔记,我准备把这些笔记链接进Hyperlink,当做AI知识库使用。Hyperlink会为这些文件创建本地索引,文件夹里面所有新增/修改的文件,都会自动同步索引。文件索引、查找、整理答案,这些都是本地计算的,不会上传到任何云存储,保证了这些文件的私密性。Hyperlink管理的文件数量没有最大限制,一次可以索引几千个文件。索引完成,点击右下角进入软件。

功能演示

先在右下角,选中我们刚才链接的文件夹。 我的第一个问题是:“Codex怎么配置MCP?” 这里看到,Hyperlink成功检索到了我之前记录的笔记文案,并且输出了答案。在答案下面还有一个引用链接,我们点击一下就立即跳转到了原文。 除了能搜索Markdown格式的笔记,还可以检索Powerpoint与PDF格式的内容。我的下一个问题是:“Github Action的基本术语有哪些?” 这是我之前做过的一个视频课的教案,这个信息是存在一个PDF文档里面的,Hyperlink也精准的搜索出来了。 Hyperlink也支持图片搜索,我的下一个问题是:“Obsidian的Custom Attach Location插件如何配置Markdown URL?” 这个信息是存在一个图片里面的,Hyperlink也成功进行了检索,并且定位到了图片。

自定义模型与NexaML框架

Hyperlink支持自己部署开源大模型,在左上角点击模型切换,我们就可以在HuggingFace上面下载自己喜欢的AI模型。 Hyperlink里内置了NexaML推理框架,这是一个比Ollama更强大的本地推理引擎,可以将端侧小模型高效部署在CPU、GPU、NPU等各类算力芯片上。NexaML针对NPU硬件进行了独特设计,能够尽可能地利用到市面上的NPU算力。在PC端、手机端、汽车座舱端、IoT端都可以使用该推理引擎。NexaML拥有在任何后端上支持任意模型的能力。比如说最近,Qwen团队推出了最强端侧多模态模型 Qwen3-VL-4B和8B,模型发布当天,Nexa团队就进行了首发的技术支持。目前还没有其他的本地AI推理框架支持Qwen3 VL 4B/8B,这个最强端侧多模态模型,NexaML是唯一的一个。通过NexaML,Qwen3模型目前可以通过一行代码就在PC上运行起来。如果您是开发者,可以使用Github上的开源项目 NexaSDK 来轻松使用NexaML框架,制作自己的本地AI APP。Hyperlink就是使用NexaSDK做的,并且NexaSDK是市面上最简单易用的端侧AI开发SDK。我们说回到Hyperlink,这里我选择Qwen3-VL-4B模型,点击下载。 下载完成以后,就可以在Hyperlink里面切换到这个模型进行使用。

离线运行验证

我们来做一个实验,看看Hyperlink是否真的百分百离线运行。我们在搜索栏搜索Windows防火墙,在出站规则这里选择新建出站规则,然后选择应用。 在程序上面,这里我把Hyperlink的启动程序填进去,这样我们就在操作系统层面把Hyperlink进行了完全断网。 回到软件我们来测试一下,这里我进行一下文件索引,然后我问AI:“编程类的好用的MCP有哪些?” 这里AI在文件里面查找到了上期视频的文案,然后检索出来了,功能依旧正常使用。 这就验证了,Hyperlink是可以完全离线正常工作的。

好,这就是本期视频的全部内容,感谢大家点赞支持,我们下期再见。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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