zvec-ai/zvec-grep

何を解決するか

zvec-grep (zg) は、人間とAIエージェントの両方がソースコード、ドキュメント、および構造化データにわたって情報を検索できる、統合されたローカルファーストの検索レイヤーを提供します。キーワード検索（grep のようなもの）が硬直的すぎ、純粋なセマンティック検索が不正確になりがちな大規模なワークスペースにおける非効率な検索問題を解決し、エージェントが適切な証拠を見つけるために必要なツール呼び出しとトークンの数を削減します。

仕組み

3つの異なる検索手法を単一のインターフェースに統合します：

1. Ripgrep: 正確なテキストおよび正規表現マッチング用。
2. BM25: 伝統的な語彙的ランキング用。
3. Vector Search: 意味に基づくセマンティックな発見用。

ユーザーはワークスペースをローカルにインデックス化でき、このツールは CLI を介して、または Model Context Protocol (MCP) を経由して AI エージェント（Claude Code や OpenCode など）に統合して使用できます。デフォルトでは、データとインデックスはローカルマシンに保持されます。

対象ユーザー

• 開発者: ローカルファイルに対して強力でマルチモーダルな検索ツールを必要とする方。
• AI エージェント作成者: 複雑なコードベースやドキュメントセットをナビゲートするために、エージェントに高精度な検索ツールを提供したい方。
• ユーザー: ローカルファーストのインデックス作成と埋め込みモデルを必要とし、データのプライバシーを優先する方。

ハイライト

• Hybrid Search: 発見性と精度のバランスをとるために、セマンティック、語彙的、および正規表現検索を組み合わせます。
• Agent-Ready: エージェントがいつ、どのように検索するかを自律的に決定できるように、組み込みの統合機能を提供します。
• Local-First: ファイル、インデックス、およびモデルをユーザーのマシン上に保持します。
• Multi-Format Support: 構造とソースの場所を保持しながら、ソースコードと散文を扱います。
• Performance Optimized: エージェントのためのモデルコンテキストのノイズを減らし、ツール呼び出しの頻度を削減します。