ReadAny 的技术架构：Tauri + Rust + React 现代全栈
技术栈一览
ReadAny 的技术选型相当现代，每一层都有明确的职责：
| 层级 | 技术 | 作用 |
|---|---|---|
| 桌面壳 | Tauri 2 | 基于 Rust 的跨平台桌面应用框架，体积小、启动快、安全 |
| 后端 | Rust | 高性能核心逻辑，包括文件解析、向量嵌入、本地数据库 |
| 前端 UI | React + TypeScript | 类型安全的组件化界面 |
| 数据库 | SQLite | 本地关系型数据库，存储书籍元数据、高亮、阅读进度 |
| AI 集成 | OpenAI 兼容协议 | 统一对接多家 AI 提供商，包括本地 Ollama |
为什么选 Tauri 而不是 Electron
传统桌面应用框架 Electron 内嵌完整的 Chromium 引擎，一个简单的应用也动辄 100MB+、占用大量内存。Tauri 利用系统自带的 WebView，桌面应用体积可以压缩到 10-20MB。ReadAny 的 Android APK 约 80MB，桌面版更小。
RAG 管道的工作流
这是 ReadAny AI 能力的核心管道：
- 文档分块——导入书籍后，Rust 后端自动把文档按语义段落切分成小块
- 向量嵌入——调用你配置的嵌入模型（可以是本地 Ollama 的 embedding 模型，也可以是云端 API）为每个分块生成向量
- 混合检索——你提问时，用向量相似度（语义匹配）+ BM25（关键词匹配）的混合方案召回相关分块
- 上下文组装——把召回的分块 + 你的问题 + 当前阅读位置组装成 prompt
- 生成回答——调用对话模型生成回答，并附带来源引用
本地优先架构的含义
ReadAny 强调的"本地优先"不是一句口号：
- SQLite 数据库完全在本地，不依赖云端
- 向量索引存在本地文件，语义搜索无需联网
- 只有 AI 对话和嵌入计算需要调用外部 API（除非你配置了本地 Ollama）
- 同步是可选功能，默认关闭
这意味着即便断网，ReadAny 的书库管理、标注、阅读、语义搜索（本地向量已构建的前提下）全都照常工作。