zvec-ai/zvec-grep

解決する課題

zvec-grep (別名 zg) は、人間とAIエージェントの両方がワークスペース内の情報を効率的に見つけられるように設計された、ローカルファーストな検索レイヤーです。これは、単純なキーワードマッチングのような単一の検索方法に依存することで生じる、関連性の高い結果の取りこぼしやノイズの多さといった問題を解決します。複数の検索技術を組み合わせることで、AIエージェントが大規模なコードベースやドキュメントセットから適切な証拠を見つけるために必要なツール呼び出し回数とトークン数を削減します。

仕組み

zg は、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ています。

1. ベクトル検索 (Vector Search)：単なる正確な単語ではなく、意味（セマンティックな発見）に基づいて情報を検索します。
2. BM25：関連性を確保するための語彙検索用ランキングアルゴリズムです。
3. ripgrep：検証のために正確なテキストまたは正規表現マッチングを提供します。

ユーザーはワークスペースをローカルでインデックス化でき、このツールはさまざまな埋め込みモデル（llama.cpp や Transformers.js を介したローカルモデルを含む）をサポートしているため、データはマシン内に留まります。スタンドアロンのCLIツールとして使用することも、Model Context Protocol (MCP) や特定の統合（例：OpenCode、Claude Code、Cursor）を介してAIエージェントに組み込むことも可能です。

対象ユーザー

• AIエージェント開発者：複雑なリポジトリをナビゲートしてアーキテクチャやデータフローに関する質問に答える必要があるエージェントを構築している方。
• 開発者：ソースコード、ドキュメント、構造化データに対して強力なローカルファーストの検索ツールを求めている方。
• エージェントワークフロー利用者：Claude Code や GitHub Copilot などのツールを使用しており、AIアシスタントの検索品質を向上させたい方。

ハイライト

• ハイブリッド検索：セマンティック検索、語彙検索、正規表現検索を1つのツールに統合。
• ローカルファースト：インデックスとローカルモデルはユーザーのマシン内に留まるため、プライバシーとセキュリティが確保されます。
• エージェント対応：エージェントに対してコンパクトでランク付けされた証拠を提供するよう最適化されており、トークンの節約とノイズの低減を実現します。
• マルチフォーマット対応：ソースコード、ドキュメント、構造化データを横断して検索でき、ソースの場所も保持します。
• 幅広い統合：サーバーモードまたは直接のCLIアクセスを通じて、さまざまなAIエージェントやIDEと連携します。