osFoundry / Platform
osIndex
Durchsuchen Sie jede lokale Datei mit drei Scorern – lexikalisch, semantisch, Aktualität. Bleibt auf dem Gerät.
Was es ist
osIndex ist die lokale Dateisuche von osFoundry. Richte sie auf einen Ordner, und sie macht dessen gesamten Inhalt zugleich über drei einander ergänzende Scorer auffindbar: einen lexikalischen Scorer für exakte Stichwörter und Bezeichner, einen semantischen Scorer, der über Vektor-Embeddings nach Bedeutung abgleicht, und einen Aktualitäts-Scorer, der bevorzugt, was du zuletzt angefasst hast. Eine reine Stichwortsuche verfehlt Dateien, bei denen du das Konzept, aber nicht den genauen Wortlaut erinnerst; eine rein semantische Suche verfehlt präzise Symbolnamen. Alle drei laufen zu lassen und ihre Rankings zu verschmelzen, ist es, was "handle auth" sowohl ein wörtliches AuthToken als auch eine Funktion namens checkSession erreichen lässt, wobei die heute Morgen bearbeitete Datei höher gewichtet wird.\n\nInnerhalb von osFoundry entsteht osIndex auf dem Gerät. Ausgewählte Ordner werden in lokalem SQLite mit einem eingebauten Vektorspeicher für die semantische Dimension indexiert, und die drei sortierten Listen werden per Reciprocal-Rank-Fusion kombiniert, statt dass eine Methode die anderen übergeht. Die Indexierung ist inkrementell: ein Ordner-Watcher indexiert nur die geänderten Dateien neu, sodass der Index aktuell bleibt, ohne bei jedem Tastenanschlag alles neu zu scannen. Weil osFoundry local-first ist, muss der Inhalt deiner Ordner die Maschine nicht verlassen, um durchsuchbar zu werden: Index, Vektoren und Anfrage liegen alle auf deinem Gerät.\n\nDas ist wichtig, weil Suche nur die halbe Miete ist; die andere Hälfte ist die Fundierung. osIndex-Ergebnisse werden zum Kontext für deine Chats und Agenten, sodass das Modell bei einer Frage zu deinem eigenen Projekt aus deinen tatsächlichen Dateien antwortet statt zu raten. Und da osFoundry nach dem Bring-your-own-Key-Prinzip (BYOK) arbeitet, laufen die Modellaufrufe, die diese Ergebnisse lesen, über deine eigenen API-Schlüssel, ohne Gebühren pro Platz und ohne Wiederverkäufer-Aufschlag: Die Suche bleibt privat, und du zahlst die Anbieter für das Reasoning direkt.
Wichtige Funktionen
- Durchsuche all deine lokalen Dateien mit drei zusammenwirkenden Scorern: exaktes Stichwort (lexikalisch), bedeutungsbasiert (semantische Vektoren) und Aktualität, sodass eine Anfrage die richtige Datei trifft, ob du dich an den Wortlaut oder nur an die Idee erinnerst.
- Läuft vollständig auf dem Gerät in der osFoundry-Desktop-App: Dateien werden in lokalem SQLite mit eingebautem Vektorspeicher indexiert, sodass Ordnerinhalte deine Maschine nie verlassen müssen, um durchsuchbar zu sein.
- Verschmilzt die drei Rankings per Reciprocal-Rank-Fusion, statt eine Methode zu wählen, sodass "handle auth" authenticateUser() und eine kürzlich bearbeitete Konfiguration im selben Ergebnis liefern kann.
- Die inkrementelle Indexierung überwacht ausgewählte Ordner und indexiert nur das Geänderte neu, sodass der Index aktuell bleibt, ohne bei jeder Bearbeitung alles neu zu scannen.
- Speist deine Chats und Agenten: abgerufene lokale Dateien werden zum fundierten Kontext für jedes Modell, das du unter BYOK betreibst, ohne Wiederverkäufer-Aufschlag auf die Modellaufrufe.
Anwendungsfälle
- Entwickler: Tippe "handle auth", und osIndex bringt das exakte Symbol AuthToken, eine Funktion namens checkSession und die heute Morgen bearbeitete Konfiguration in einer einzigen sortierten Liste hervor.
- Forscherin: Durchsuche einen Ordner aus Notizen und PDFs nach Idee statt nach exaktem Wortlaut und gib die Top-Treffer dann als fundierten Kontext an ein Modell, ohne dass die Dateien deinen Laptop verlassen.
- Datenschutzbewusste Fachkraft: Halte einen Ordner mit Mandantendokumenten auf dem Gerät voll durchsuchbar, sodass der Abruf den Inhalt nie hochlädt und nur die von dir ausdrücklich aktivierten Modellaufrufe das Netzwerk berühren.
Häufig gestellte Fragen
Sendet osIndex meine Dateien zum Durchsuchen in die Cloud?
Nein. osIndex indexiert die von dir ausgewählten Ordner in lokalem SQLite mit einem Vektorspeicher auf dem Gerät, und sowohl der Index als auch deine Anfragen bleiben auf der Maschine. Lokale Dateisuche erfordert kein Hochladen der Ordnerinhalte. Einige optionale osFoundry-Funktionen (etwa Cloud-Modellaufrufe zum Fundieren einer Antwort oder Scoring auf Workspace-Ebene) sind hinter ausdrücklichen Einwilligungs-Schaltern verborgen, sodass alles, was das Gerät verlässt, etwas ist, das du bewusst einschaltest.
Was machen die drei Scorer tatsächlich unterschiedlich?
Der lexikalische Scorer gleicht exakte Wörter und Symbole ab, sodass präzise Bezeichner und Wendungen hoch ranken. Der semantische Scorer nutzt Vektor-Embeddings zum Bedeutungsabgleich, sodass eine Anfrage relevante Dateien auch bei anderem Wortlaut findet. Der Aktualitäts-Scorer gewichtet Dateien höher, die du kürzlich bearbeitet oder geöffnet hast. osIndex verschmilzt alle drei Rankings, statt eines zu wählen, und meistert deshalb sowohl "den exakten Funktionsnamen" als auch "das, woran ich zum Thema Abrechnung gearbeitet habe" gut.
Wie bleibt osIndex aktuell, während ich Dateien bearbeite?
Die Indexierung ist inkrementell. Ein Ordner-Watcher erkennt Änderungen und indexiert nur die betroffenen Dateien neu, statt den ganzen Ordner neu zu scannen, sodass der Index deine jüngsten Änderungen ohne aufwendigen Komplettneuaufbau widerspiegelt. Neue und geänderte Dateien werden kurz nach dem Speichern durchsuchbar, und kürzlich angefasste Dateien erhalten im Ranking zusätzlich einen Aktualitätsbonus.