BeaconFind
Strg+K drücken und Dateien nach Bedeutung durchsuchen statt nach Dateinamen. Alle Modelle laufen auf dem eigenen Rechner, Dateien, Suchanfragen und der Index verlassen ihn nie. Alleinprojekt: Backend in Rust und Tauri, Frontend in React und TypeScript, SQLite mit Verschlüsselung im Ruhezustand und eine hybride Suchmaschine, die Stichwort- und Bedeutungstreffer zusammenführt. Fragen an ein Dokument stellen, Fotos nach ihrem Inhalt suchen, Duplikate finden; über 70 Dateitypen und mehr als 50 Sprachen. Version 1.3 für Windows und macOS, Verkauf über beaconfind.app, gelistet im Microsoft Store.
Warum es das gibt
Windows durchsucht Dateinamen. Das funktioniert genau so lange, bis man nicht mehr weiß, wie man etwas genannt hat – und bei den Dateien, auf die es ankommt, ist das meistens der Fall. BeaconFind durchsucht stattdessen den Inhalt: Strg+K drücken, beschreiben, worum es ging, und das Dokument zurückbekommen.
Wie es gebaut ist
Die Suche ist hybrid, weil keine der beiden Hälften allein reicht. Ein Stichwort-Index findet, was man wörtlich zitieren kann – eine Teilenummer, einen Fehlercode, einen Namen – ein semantischer Index findet, was man nur umschreiben kann. Beide Trefferlisten werden gemeinsam bewertet und zusammengeführt, nicht nacheinander abgearbeitet. Die Modelle laufen lokal über Candle, der Index liegt in SQLite und ist im Ruhezustand verschlüsselt, und Dateien, Suchanfragen und der Index selbst verlassen den Rechner nie. Über der Suche sitzt ein kleines lokales Sprachmodell, das Fragen zu den Treffern beantwortet und die Quellen dazu nennt, und ein Bildmodell, das Fotos beschreibt, damit man sie über eine Beschreibung findet. Darunter Rust und Tauri, darüber React und TypeScript.
Gebaut mit
- Rust
- Tauri
- React
- TypeScript
- SQLite
- Candle
Rolle Allein: Architektur, Backend, Frontend, Design, Doku, Launch
Fragen oder Probleme mit BeaconFind: [email protected]