Ingest papers and PDFs into a local knowledge base, then ask: a lead agent recruits a researcher to run the literature review and answer with citations grounded in your own sources — local-first, your own model keys, never proxied. 把论文和 PDF 导入本地知识库，然后开问：主 agent 召集一位研究员 agent 做文献综述，并给出基于你自己资料、带引用的答案——本地优先，使用你自己的模型密钥，绝不中转。 論文や PDF をローカルのナレッジベースに取り込み、質問するだけ。リードエージェントが研究員を招集して文献レビューを行い、あなた自身の資料に基づいた引用付きの回答を返します——ローカルファースト、あなた自身のモデルキーで、決してプロキシしません。
Each spans skills a single assistant would juggle clumsily — Orkas splits them across agents in one conversation.
Drop in papers, reports, and notes; the team chunks and indexes them into a searchable local KB.
Ask in plain language; get answers that quote the exact passage and link back to the file and page.
Compare findings across papers, surface agreements and gaps, and draft a structured review with a citation table.
Turn a dataset or table into charts and an interactive explorer — saved to My Apps for reuse.
You ask the question; the team searches your library and grounds every claim — your sources stay on your machine by default.
Drop PDFs and notes into a local knowledge base.
“Summarize the debate”, “find counter-evidence”, “build a review”.
Every claim links back to the exact passage and file.
A structured review with a citation table, ready to edit.
The knowledge base, source files, and notes stay on disk — only the model API call goes out.
Answers cite the passage they came from, so you can verify before you cite it yourself.
Use your own OpenAI / Claude / Gemini key; traffic goes direct.
See security →Yes. In Orkas you ingest papers and PDFs into a local knowledge base; a researcher agent answers your questions grounded in those sources and cites the exact passage and file — all on your machine, using your own LLM key. 可以。在 Orkas 里，你把论文和 PDF 导入本地知识库；研究员 agent 基于这些资料回答你的问题，并标注出具体的段落和文件——全程在你的机器上，使用你自己的 LLM 密钥。 はい。Orkas では論文や PDF をローカルのナレッジベースに取り込みます。研究員エージェントがそれらの資料に基づいて質問に答え、該当する箇所とファイルを引用します——すべてあなたのマシン上で、あなた自身の LLM キーを使って行われます。
By default your papers stay on your machine — the knowledge base, source files, and chat history are local-first — and your keys and model traffic never go through Orkas, so only the API call to your own provider leaves and it's never proxied. If you turn on Lite's optional multi-device sync, the data you sync is stored on Orkas servers so it's available across devices; the free edition also sends limited usage analytics (usage metadata, not your content). 默认情况下，你的资料都在本机——知识库、原始文件和对话历史都本地优先——模型 Key 与模型流量始终不经过 Orkas，所以只有发往你自己模型提供商的 API 调用会发出，且绝不被代理。若开启 Lite 的多端同步，同步的数据会存到 Orkas 以便跨设备使用；基础版还会采集有限的使用数据（使用元数据，并非你的内容）。 既定では、あなたの資料はマシン上にとどまり——ナレッジベース、ソースファイル、チャット履歴はローカルファーストで——キーとモデルのトラフィックは Orkas を経由しないため、送出されるのは自分のプロバイダーへの API 呼び出しだけで、決してプロキシされません。Lite の任意の複数端末同期を有効にすると、同期したデータは複数端末で使えるよう Orkas のサーバーに保存されます。無料版では限定的な利用解析（コンテンツではなく利用メタデータ）も送信されます。
You bring your own keys — OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini, and more — via OAuth or API key. Traffic is never proxied through Orkas servers. 你自带密钥——OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini 等——通过 OAuth 或 API key 接入。流量绝不经 Orkas 服务器中转。 OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini など、あなた自身のキーを OAuth または API キーで持ち込みます。トラフィックが Orkas のサーバーを経由してプロキシされることはありません。
