Omni：基于 Postgres 的企业搜索引擎

Omni 是一个面向工作场所的 AI Agent 平台。

连接你公司的应用，在工作场所知识之上创建统一的上下文层，并部署能够在整个组织中搜索、推理和行动的 Agent。

文档 • 部署 • 功能 • 架构

简介

Omni 是一个自托管的工作场所 AI Agent 平台。

它连接到 Google Drive、Gmail、Slack、Confluence、Jira、HubSpot 和内部文件系统等工具，索引你的公司知识，并为 Agent 提供它们回答问题、分析信息和帮助员工完成工作所需的上下文。

与其将每个 Agent 直接连接到每个业务系统，不如说 Omni 为你提供了一个共享的上下文和工具层用于工作场所 AI。

核心特性

工作场所 AI Agent：构建能够搜索公司知识、阅读文档、分析数据和使用工具完成工作的 Agent。

统一上下文层：将 Google Drive/Gmail、Slack、Confluence、Jira、HubSpot、本地文件、网站等索引到一个可搜索的知识层。

混合搜索：使用 ParadeDB 进行 BM25 全文搜索和使用 pgvector 进行语义搜索，都在 Postgres 内部。

工具使用与代码执行：Agent 可以在沙箱容器中执行 Python 和 bash 来检查文件、分析数据和生成输出。

自托管设计：完全在自己的基础设施上运行 Omni。你的数据留在你自己的云或本地环境中。

权限继承：尊重源系统权限。用户只能看到他们已有权限访问的数据。

自带 LLM：Anthropic、OpenAI、Gemini、AWS Bedrock、Vertex AI、Azure AI Foundry 或任何 OpenAI 兼容的端点（vLLM、Ollama、LM Studio、LiteLLM 等）。

简单部署：单服务器配置使用 Docker Compose，生产 AWS/GCP 部署使用 Terraform。

技术架构

Omni 使用 Postgres（ParadeDB）作为核心数据层，用于 BM25 全文搜索、pgvector 语义搜索和应用数据。

不需要 Elasticsearch。不需要专用的向量数据库。一个数据库来调优、备份、监控和操作。

核心服务用 Rust 编写用于搜索、索引和连接器编排；用 Python 编写用于 AI 和 LLM 编排；用 SvelteKit 编写 web 前端。每个连接器作为自己的轻量级容器运行，允许集成使用不同的语言和依赖而不影响系统的其他部分。

Agent 运行时可以在隔离的 Docker 网络上的沙箱容器中执行代码，不能访问内部服务或互联网。它使用 Landlock 文件系统限制、资源限制和只读根文件系统。

详见完整的架构文档。

部署

Omni 可以完全部署在你自己的基础设施上。参见我们的部署指南：

• 用于 Docker Compose 升级和诊断的 Omni CLI

支持的集成

知识库和文档

通讯和会议

项目管理和工程

贡献

使用 Connector SDK 构建你自己的 Omni 集成。

参见 CONTRIBUTING.md 了解开发设置和指南。

如果你使用 Claude Code，该仓库包含一个帮助构建连接器的技能。运行 /build-connector <service name>（例如 /build-connector Asana）。

许可证

Apache License 2.0。详见 LICENSE。

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