Metadata-Version: 2.4
Name: ruruka
Version: 2026.2.28
Summary: AI Image Search engine 
Author: Katteria
Maintainer: Katteria
License: MIT
Keywords: machine-learning,deep-learning,vision,ML,DL,AI,Tools
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.11
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.12
Classifier: Programming Language :: Python :: 3.13
Classifier: Topic :: Software Development
Classifier: Topic :: Scientific/Engineering
Classifier: Topic :: Scientific/Engineering :: Artificial Intelligence
Classifier: Environment :: GPU :: NVIDIA CUDA
Classifier: Operating System :: POSIX :: Linux
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Operating System :: Microsoft :: Windows
Requires-Python: >=3.11
Description-Content-Type: text/markdown
License-File: LICENSE
Requires-Dist: openvino~=2026.0.0
Requires-Dist: numpy~=2.4.2
Requires-Dist: pillow~=12.1.1
Requires-Dist: opencv-python~=4.13.0.92
Requires-Dist: tqdm
Requires-Dist: faiss-cpu~=1.13.2
Requires-Dist: fastapi[standard]~=0.133.1
Requires-Dist: watchdog~=6.0.0
Requires-Dist: pydantic~=2.12.5
Dynamic: license-file

# ruruka
一个多设备支持的AI搜图工具

_______________

## 为何

由于alist事件，对数据安全开始关注+市场上大部分的AI搜图没有利用Intel的NPU等硬件加速，加上我手头正好有个LunarLake的盒子
于是就做了这个玩具 （起名是因为最近在看侦探光之美少女）

## 使用

首先目前版本没有打包 所以你需要自行git clone此项目

然后安装完python管理软件uv后通过在项目文件夹里面执行
```bash
uv venv
```
然后根据提示激活虚拟环境
```bash
uv pip install -r requirements.txt
```

然后下载模型
 - [图片模型](https://www.modelscope.cn/models/xxx32qw/yolo-mirror/resolve/master/image_model.onnx)
- [文字模型](https://www.modelscope.cn/models/xxx32qw/yolo-mirror/resolve/master/text_model.onnx)

随后根据实际情况修改配置文件
```json
{
  "image_model": "image_model.onnx",
  "text_model": "text_model.onnx",
  "db": "test.db",
  "device": "NPU",
  "root": "demo-pic"
}
```

执行命令
```bash
python -m ruruka_app.web config.json
```
程序第一次启动因为会第一次扫描建立特征库，同时生成对应平台的优化模型，因此启动速度较慢

启动后访问[http://127.0.0.1:8000](http://127.0.0.1:8000)
