AI 驱动的本地知识协作平台
团队每天都在群里讨论问题、做决策、分享知识。三个月后，这些宝贵的上下文散在聊天记录里，找不到了。新成员加入，同样的知识点要重复讲三遍。老成员离职，带走了一堆只有他知道的隐性知识。
Ring 解决这个问题的方式：让 AI 参与每一次团队对话，自动把讨论变成结构化的、可搜索的、可追溯的知识。
不是又一个笔记工具，不是又一个 Wiki。Ring 的核心设计是**"对话即知识生产"**——你正常聊天，AI 在背后做三件事：
- 实时提取概念 — 聊到"微服务拆分"，AI 推荐在知识图谱里创建一个节点
- 自动归档 — 讨论结束后，一键把结论写成 Markdown，Git commit
- 跨 Ring 检索 — 三个月后在另一个项目聊到类似问题，Super Ring 自动提醒"你们在 X 项目讨论过"
所有数据存在你自己的机器上，用 SQLite + Git，不依赖任何云服务。
Ring 不只有一个"聊天机器人"。四层 AI 各司其职，像团队里的不同角色：
graph TD
Hub["Ring Hub
用户入口"] --> Super["Super Ring"]
Hub --> Group["Group Ring"]
Hub --> Session["Session Ring"]
Hub --> Self["Self"]
Super["Super Ring
CTO / 知识管理员"] --> SuperDesc["跨项目检索
管理偏好 / 安装 Skill"]
Group["Group Ring
项目经理"] --> GroupDesc["维护知识图谱
归档讨论 / 爬取材料"]
Session["Session Ring
会议主持人"] --> SessionDesc["组织多人讨论
材料准备 / 生成纪要"]
Self["Self
私人助理"] --> SelfDesc["记住偏好
追踪成长 / 完全隔离"]
style Hub fill:#1a2030,color:#bfc7d5
style Super fill:#0d2a35,color:#67E8F9
style Group fill:#0d2a35,color:#67E8F9
style Session fill:#0d2a35,color:#67E8F9
style Self fill:#0d2a35,color:#f59e0b
Ring 的图谱是活的——每个节点背后是一段可点击的对话历史：
- 创建节点时，AI 自动建议关联的已有节点
- 点击节点，右侧展开详情面板，显示这个概念的来源对话
- 节点可以折叠/展开，形成层级树（topic → category → leaf）
- 支持多图谱：一个项目可以有"技术架构"和"业务分析"两个独立图谱
所有归档都是 Git commit：
archives/
├── 2026-04-28-竞品分析.md ← 第一次讨论
├── 2026-04-29-竞品分析-v2.md ← 补充新发现
└── 2026-05-01-最终结论.md ← 结论归档
不满意？Revert。想对比两个版本的差异？ArchivePanel 里点 View Diff。
# macOS (Apple Silicon)
curl -L https://github.com/kailiangshang/Ring/releases/latest/download/ring-darwin-arm64 -o ring
chmod +x ring
./ring
# macOS (Intel)
curl -L https://github.com/kailiangshang/Ring/releases/latest/download/ring-darwin-x64 -o ring
chmod +x ring
./ring
# Linux
curl -L https://github.com/kailiangshang/Ring/releases/latest/download/ring-linux-x64 -o ring
chmod +x ring
./ring
# Windows (PowerShell)
Invoke-WebRequest -Uri https://github.com/kailiangshang/Ring/releases/latest/download/ring-windows-x64.exe -OutFile ring.exe
.\ring.exe浏览器打开 http://localhost:7420，完成 Setup 向导即可使用。
支持自定义端口：
./ring -p 8080
首次运行时，macOS 可能会弹出提示："无法验证开发者"。这是因为预编译二进制未经 Apple 公证（Notarization）。
终端方式（推荐）：
xattr -d com.apple.quarantine ./ring
./ring图形界面方式：
- 打开 系统设置 → 隐私与安全性
- 向下滚动到"安全性"部分
- 找到
ring被拦截的提示，点击 "仍要打开" - 再次运行
./ring，在弹出对话框中点击 "打开"
需要 Rust 1.85+ 和 Node.js 20+。
git clone https://github.com/kailiangshang/Ring.git
cd Ring
# 一键构建（前端 + 后端 release）
./build.sh
# 或手动分步：
# cd ui && npm install && npm run build && cd ..
# cd server && cargo build --release && cd ..
# 启动（默认端口 7420）
./server/target/release/ring
# 或使用自定义端口
./server/target/release/ring -p 8080注：Rust crate 内部名保留为
ring-server（避免与ringcrypto 库冲突），但构建产物为ring，与产品名一致。
npm install -g ring
ring./ring
# 输出：Ring server listening on http://localhost:7420浏览器访问 http://localhost:7420，进入 Setup 向导：
- 设置昵称 — 你的显示名称
- 配置 LLM — 填入 OpenAI API Key 或 Ollama 本地地址，点 TEST 验证连接
- GitLab（可选） — 公司内网有 GitLab 可以填，没有就点 Skip
- 完成 — 看到命令速查表，点 Enter Ring 进入主界面
左侧边栏点 + New Ring，输入"产品需求分析"，按 Enter。这就是一个群组知识空间。
右侧聊天区输入：
我们要做一个竞品分析，帮我整理一下思路
Group Ring AI 会回复，同时：
- 如果你上传了 PDF 竞品报告，AI 自动解析并推荐创建"竞品A""竞品B"节点
- 聊天过程中输入
/graph，右侧打开图谱面板 - 输入
/save，AI 自动把当前讨论归档为 Markdown + Git commit
/session
填写标题"Q3 技术选型讨论"，选择 Skill "Decision Making"，点 CREATE。Session Ring 进入材料准备阶段，你可以上传参考资料。准备完成后点 Start Discussion，邀请团队成员加入，实时 WebSocket 聊天，最后点 Summarize 生成会议纪要。
| 命令 | 效果 |
|---|---|
/save [标题] |
触发归档，可选自定义标题 |
/graph |
打开/关闭图谱面板 |
/session |
打开 Session 面板 |
/archive |
打开归档面板 |
/help |
查看所有可用命令 |
@self 帮我记一下... |
在 Group Ring 中召唤 Self AI |
@super 跨 Ring 搜索... |
切换到 Super Ring 上下文 |
Ring/
├── server/ Rust 后端
│ ├── src/
│ │ ├── routes/ HTTP API 端点（~30 个模块）
│ │ ├── services/ 业务逻辑（chat/archive/graph/session/...）
│ │ ├── models/ 数据模型 + SQL 查询
│ │ └── prompts.rs 所有 AI 提示词集中管理
│ ├── migrations/ 19 个 SQLite 迁移文件
│ └── Cargo.toml
├── ui/ React 19 + TypeScript 前端
│ ├── src/
│ │ ├── components/ UI 组件（面板/聊天/图谱/...）
│ │ ├── stores/ Zustand 5 状态管理
│ │ └── services/ API 调用封装
│ └── package.json
└── docs/ 文档
└── (见 GitHub Wiki)
Ring 所有数据存放在 ~/.ring/，完全本地，你可以直接 cp -r ~/.ring ~/backup 备份：
~/.ring/
├── hub/ Super Ring 全局配置
│ ├── system_prompt.md AI 行为定义
│ └── user_preferences.md 用户偏好
├── rings/
│ └── <ring-id>/ 每个 Ring 独立目录
│ ├── graph.json 知识图谱（JSON 格式）
│ ├── sessions/ Session 讨论记录
│ ├── archives/ 归档文件（Git 仓库！）
│ │ └── .git/ 自动 init，每次归档一个 commit
│ └── .group/ Group Ring 知识文档
│ ├── role.md AI 角色定义
│ ├── conventions.md 团队约定
│ ├── active-context.md 当前上下文
│ ├── archive-patterns.md 归档模式
│ ├── corrections.md 纠正记录
│ └── knowledge-summary.md 知识摘要
├── self/ Self 私有数据（不共享）
│ ├── memory/
│ │ ├── user_profile.md 用户画像
│ │ ├── preferences.md 个人偏好
│ │ ├── active_goals.md 当前目标
│ │ └── growth.md 成长轨迹
│ └── metrics/ 使用统计（dwell_time/tool_usage）
├── skills/ Skill 插件（YAML + Markdown）
└── ring.db SQLite 数据库
| 层 | 技术 | 选型理由 |
|---|---|---|
| 后端 | Rust + Axum 0.8 | 零成本抽象，单线程性能 = 10x Node.js，编译后无运行时 |
| 数据库 | SQLite + sqlx | 零配置、单文件、ACID、FTS5 全文搜索 |
| 前端 | React 19 + TypeScript + Vite 8 | 现代并发特性、类型安全、极速 HMR |
| 状态 | Zustand 5 | 无样板代码，跨组件订阅不 re-render |
| 可视化 | D3.js v7 | 力导向图 + 树形图，完全可控的 SVG |
| LLM | async-openai | 一套代码兼容 OpenAI / Anthropic / Ollama |
| 实时 | WebSocket + SSE | WebSocket 用于 Session 多人聊天，SSE 用于 AI 流式输出 |
| 分发 | include_dir! | 前端静态资源嵌入 Rust 二进制，单文件分发 |
为什么选择 Rust + 单二进制？
同类产品（Notion/飞书知识库）是 SaaS，数据在云端。Ring 的定位是本地优先，所以必须让用户一键运行。Python 需要虚拟环境 + 依赖管理，Node.js 需要 npm install，Go 需要运行时——Rust 编译后是原生机器码，17MB 一个文件，双击即运行。这才是"安装 Ring"该有的体验。
# 后端测试（73 个集成测试）
cd server && cargo test
# test result: ok. 73 passed; 0 failed
# 前端测试（75 个单元测试）
cd ui && npm test
# 前端构建验证
cd ui && npm run build
# 完整手动测试清单
cat docs/BACKEND_TEST.md| 版本 | 日期 | 说明 |
|---|---|---|
| v0.1.0 | 2026-05-07 | 首个发布版本 — 全量安全加固 + 架构优化，73 后端测试 + 75 前端测试通过 |
四层 AI
- Group Ring 聊天 + tool_calls（file_parse / knowledge_extract / fetch_url）
- Super Ring 跨 Ring 检索 + 偏好管理 + Skill 安装 + create_ring tool
- Session Ring 全生命周期（材料准备 → 讨论 → 总结 → 归档）
- Self 私有 AI + 自动记忆提取 + 成长追踪
知识图谱
- D3.js 力导向图 + 节点树列表视图（Canvas/Tree 双模式）
- 多图谱支持（每 Ring 3 个）
- 节点类型 + 标签 + 展开折叠
- 蓝图构建器（AI 引导多轮对话设计图谱）
归档系统
- AI 驱动归档 + Git commit
- PR Review（merge / reject / diff）
- Git revert + Git History 查看
协作
- Open / Audit 邀请系统
- 成员管理 + 角色变更 + Session 权限
- HTTP bundle 同步（creator-wins）
- 通知系统（归档/成员/Session 事件）
导出
- Markdown / PDF / JSON / tar.gz / SVG / PNG
详见 CHANGELOG.md
- 移动端响应式适配
- npm 全局安装
- 自动更新检查
- Headless Chrome 网页爬取（JavaScript 渲染页面）
- 本地 Embedding + 向量语义搜索
- 多步骤 Agent 工作流（研究 → 总结 → 归档 → 图谱更新）
- 语音输入（Web Speech API）
- SSO 集成（OAuth2 / LDAP）
- 审计日志
- 数据库加密 at-rest
- 集群部署（LiteFS / rqlite）
| 文档 | 内容 |
|---|---|
| CHANGELOG.md | 版本历史与变更记录 |
MIT License — 详见 LICENSE
把团队的每一次对话，变成可复用的知识