我做了一个本地AI搜索工具，今天正式开源了！

前言

花了一段时间，我终于把小遥搜索 XiaoyaoSearch做出来了。

这是一个支持语音、文本、图片多模态输入的本地AI搜索桌面应用。最特别的是，它100%通过Vibe Coding（AI辅助编程）实现，从零开始，所有源码、设计文档、开发经验，今天全部开源。

为什么要做这个工具？

作为知识工作者，我经常遇到这些痛点：

• 文件太多找不到：电脑里存了成千上万个文档、图片、音视频，想找个特定内容翻半天
• 搜索不够智能：系统自带的搜索只能匹配文件名，搜不到文件内容
• 隐私安全担忧：很多搜索工具要上传数据到云端，不太放心
• AI工具太复杂：想用AI提升效率，但不会配置，门槛太高

所以我就想：能不能做一个本地运行的、支持多种输入方式的AI搜索工具？

小遥搜索是什么？

简单来说，它是一个本地AI搜索桌面应用，核心特点：

🎤 多模态输入

• 语音搜索：点一下录音，说出你要找的内容，30秒内语音自动转文字搜索
• 文本搜索：输入关键词，AI理解语义，精准匹配文件内容
• 图片搜索：上传一张图片，AI理解图像内容，帮你搜索相关文件

🔍 深度检索

• 文档：TXT、Markdown、Word、Excel、PPT、PDF 全文检索
• 音视频：MP4、AVI、MP3、WAV 内容索引和搜索（支持10分钟内音视频字幕提取）
• 文件名：传统的文件名搜索也不缺席

🧠 AI技术

集成了多个先进AI模型：

• BGE-M3：文本嵌入，理解语义
• FasterWhisper：语音识别，语音转文字
• CN-CLIP：图像理解，以图搜图
• Ollama：本地大语言模型

🔒 隐私安全

• 完全本地：所有数据处理都在本地，不上传云端
• 隐私模式：可选不记录搜索历史
• 自主可控：数据完全由你自己掌控

核心界面一览

搜索主界面

文本搜索

语音搜索

图片搜索

技术架构

前端：Electron + Vue 3 + TypeScript 后端：Python 3.10 + FastAPI AI引擎：BGE-M3 + FasterWhisper + CN-CLIP + Ollama 搜索：Faiss（向量搜索）+ Whoosh（全文搜索） 数据库：SQLite

系统架构图

Vibe Coding 实践案例

这是我特别想分享的部分。

这个项目从零开始，完全通过Vibe Coding实现，包括：

• ✅ 完整源代码（前端 + 后端 + 所有功能模块）
• ✅ 设计文档（PRD、技术方案、数据库设计、API文档）
• ✅ 开发流程（任务分解、进度跟踪、测试验证）
• ✅ 部署配置（环境搭建、依赖管理、打包发布）

开源的价值：对于想要学习AI辅助开发、本地AI应用、Electron桌面应用的开发者，这是一个完整的参考实现。

快速体验

环境要求

• 操作系统：Windows / MacOS / Linux
• Python：3.10.11+
• Node.js：21.x+
• 内存：建议8GB以上

安装步骤

1. 克隆项目

git clone https://github.com/dtsola/xiaoyaosearch.git cd xiaoyaosearch

2. 后端启动

cd backend pip install -r requirements.txt python main.py

3. 前端启动

cd frontend npm install npm run dev

详细安装指南：README.md

产品路线图

当前版本（v1.1.1）✅

• 多模态AI搜索（语音、文本、图片）
• 本地文件深度检索
• AI模型灵活配置
• 隐私安全保护

未来规划

🚀 微内核架构演进

插件化系统，支持自定义扩展

🌐 多数据源扩展

• 文档协作平台（语雀、飞书、Notion）
• 项目管理平台（Jira、禅道、GitHub）
• 实时同步和智能缓存

🎬 音视频搜索增强

• 视频画面内容理解和搜索
• 长视频处理（集成水母平台）
• 音频声纹识别和情感分析

🧠 RAG系统升级

• 自适应分块算法
• 知识图谱构建
• 检索结果智能增强

💬 智能聊天助手

• 多轮对话和上下文记忆
• 基于本地知识库的问答

🔌 MCP能力集成

连接Claude生态，扩展AI能力

详细路线图：ROADMAP.md

适合谁使用？

知识工作者

搜索本地文档、笔记、研究报告，快速定位关键信息

内容创作者

搜索素材和灵感，整理音视频内容，管理创作资源

技术开发者

搜索代码库和技术文档，整理学习资料，管理项目文件

研究人员

搜索论文和研究资料，整理文献笔记，管理研究数据

邀请你参与

为什么需要你？

一个人的力量有限，开源社区的力量是无限的！

优先贡献方向

1. 插件系统开发（高优先级）

• • 设计插件接口规范
  • 实现插件加载机制

1. 多数据源连接器（高优先级）

• • 语雀、飞书、Notion API集成

1. UI/UX优化（中优先级）

• • 搜索结果展示优化
  • 暗色模式支持

1. 性能优化（中优先级）

• • 大文件处理优化
  • 索引构建速度提升

1. 测试覆盖（中优先级）

• • 单元测试补充
  • 集成测试完善

如何贡献？

# 1. Fork 项目 # 2. 创建分支 git checkout -b feature/your-feature-name # 3. 提交代码 git commit -m "feat: 添加XX功能" git push origin feature/your-feature-name # 4. 提交 Pull Request

贡献者权益

• 📝 在贡献者列表中展示你的名字
• 🏆 对项目有重大贡献者可成为核心维护者
• 💼 优秀贡献者可获得推荐信或工作机会

项目地址

GitHub：https://github.com/dtsola/xiaoyaosearch

欢迎：

• ⭐️Star本项目，关注最新进展
• 🍴Fork本项目，开始你的贡献
• 👀Watch本项目，及时获取更新
• 🐛提Issue，报告问题和建议功能
• 💡参与讨论，分享你的想法

关于我

dtsola- IT解决方案架构师 | 一人公司实践者

• 网站：https://www.dtsola.com
• B站：https://space.bilibili.com/736015

开源协议

本项目采用小遥搜索软件授权协议：

• ✅ 免费使用（非商业用途）
• ✅ 可以学习和研究代码
• ✅ 可以修改后二次分发（需保留版权声明和协议）
• ✅ 可以集成到其他非商业项目
• ❌ 商业使用需授权

这是一个类似 CC-BY-NC-SA 的开源协议，鼓励学习、分享和贡献！

详细协议：LICENSE

结语

小遥搜索是我对本地AI搜索工具的一次探索和实践，也是Vibe Coding的完整案例展示。

我相信，开源社区的力量会让这个项目变得更好。

无论你是：

• 🔨 想要贡献代码的开发者
• 💡 想要提供建议的产品经理
• 📖 想要学习AI应用的学生
• 🚀 想要参与创业的伙伴

都欢迎加入我们，一起打造更好的本地AI搜索工具！

让我们一起，用AI技术改变知识管理方式！🚀

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