chrisryugj/Docufinder

解決する課題

大量のローカルファイルの中に埋もれた特定の情報を探すことの難しさを解決します。ファイル名だけでなく、複雑な韓国語のHWPファイル、PDF、さらにはOCRによる画像を含む、さまざまなドキュメント形式内の実際のコンテンツで検索できます。

仕組み

アプリケーションがローカルフォルダをインデックス化し、超高速なキーワード検索およびセマンティック検索を可能にします。キーワードマッチングのためのSQLite FTS5と、セマンティックな類似性のためのHNSWベースのベクトル検索を組み合わせたハイブリッドアプローチを採用しています。自然言語によるQ&Aや要約などのAI機能については、関連するテキストチャンクのみを互換性のあるLLMプロバイダー（GeminiやOpenAI互換サーバーなど）に送信するRAG（Retrieval-Augmented Generation）を使用します。

対象ユーザー

• 強力でプライバシーを重視したローカル検索ツールを探している個人。
• 機密データを扱うため、ドキュメントのインデックス作成を完全にオフラインで行う必要がある専門家。
• レガシーなHWP形式やスキャンされた画像を含む、多様なファイル形式を検索する必要があるユーザー。

ハイライト

• ハイブリッド検索: 従来のキーワードマッチングとセマンティックベクトル検索を組み合わせます。
• ローカルファーストのプライバシー: すべてのインデックス作成、埋め込み、OCRはローカルで行われます。AI機能は完全に無効化でき、ネットワーク通信をゼロに抑えることができます。
• 幅広いフォーマット対応: HWP/HWPX、DOCX、XLSX、PDF、およびOCRによる画像をサポートしています。
• AI機能: 外部LLM APIを介して、自然言語によるQ&A（ソースの引用付き）およびドキュメントの要約を提供します。
• 高度なプレビュー: さまざまなドキュメント形式に対して元のレイアウトを維持する組み込みビューアが含まれています。