osFoundry / Platform
osIndex
हर लोकल फ़ाइल को तीन स्कोरर्स के साथ खोजें — lexical, semantic, recency। ऑन-डिवाइस रहता है।
यह क्या है
osIndex, osFoundry का लोकल फ़ाइल सर्च है। इसे किसी फ़ोल्डर पर लगाइए और यह उसके अंदर की हर चीज़ को एक साथ तीन परस्पर-पूरक स्कोरर से खोजने-योग्य बना देता है: सटीक कीवर्ड और आइडेंटिफ़ायर के लिए एक लेक्सिकल स्कोरर, वेक्टर एम्बेडिंग से अर्थ के आधार पर मिलान करने वाला एक सिमैंटिक स्कोरर, और जिसे आपने हाल में छुआ उसे तरजीह देने वाला एक रिसेंसी स्कोरर। सिर्फ़ कीवर्ड सर्च उन फ़ाइलों को छोड़ देता है जहाँ आपको अवधारणा याद है पर सटीक शब्द नहीं; सिर्फ़ सिमैंटिक सर्च सटीक सिंबल नामों से चूक जाता है। तीनों को चलाना और उनकी रैंकिंग को मिलाना ही वह बात है जिससे "handle auth" एक शाब्दिक AuthToken तक और checkSession नाम के फ़ंक्शन तक, दोनों तक पहुँचता है, और जो फ़ाइल आपने आज सुबह संपादित की उसे ऊपर तौला जाता है।\n\nosFoundry के भीतर osIndex डिवाइस पर ही बनता है। चुने गए फ़ोल्डर लोकल SQLite में इंडेक्स होते हैं, जिसमें सिमैंटिक आयाम के लिए एक बिल्ट-इन वेक्टर स्टोर होता है, और तीनों रैंक-की-हुई सूचियों को किसी एक तरीक़े के हावी होने के बजाय रेसिप्रोकल-रैंक फ़्यूज़न से जोड़ा जाता है। इंडेक्सिंग इंक्रीमेंटल है: एक फ़ोल्डर वॉचर केवल बदली हुई फ़ाइलों को फिर से इंडेक्स करता है, ताकि हर कीस्ट्रोक पर पूरा स्कैन किए बिना इंडेक्स ताज़ा बना रहे। चूँकि osFoundry लोकल-फ़र्स्ट है, आपके फ़ोल्डर की सामग्री को खोजने-योग्य बनने के लिए मशीन छोड़ने की ज़रूरत नहीं: इंडेक्स, वेक्टर और क्वेरी सब आपके डिवाइस पर रहते हैं।\n\nयह इसलिए मायने रखता है क्योंकि सर्च तो आधी बात है; बाक़ी आधी है ग्राउंडिंग। osIndex के नतीजे आपके चैट और एजेंट के लिए संदर्भ बन जाते हैं, इसलिए जब आप अपने ही प्रोजेक्ट के बारे में सवाल पूछते हैं, तो मॉडल अनुमान लगाने के बजाय आपकी असली फ़ाइलों से जवाब देता है। और चूँकि osFoundry ब्रिंग-योर-ओन-की (BYOK) है, वे मॉडल कॉल जो इन नतीजों को पढ़ते हैं आपकी अपनी API कुंजियों पर चलते हैं, न कोई प्रति-सीट शुल्क, न कोई रीसेलर मार्कअप: रिट्रीवल निजी रहता है और आप तर्क के लिए सीधे प्रोवाइडर को भुगतान करते हैं।
मुख्य क्षमताएँ
- अपनी सभी लोकल फ़ाइलों में तीन स्कोरर के साथ मिलकर खोजें: सटीक कीवर्ड (लेक्सिकल), अर्थ-आधारित (सिमैंटिक वेक्टर), और रिसेंसी, ताकि क्वेरी सही फ़ाइल पर लगे, चाहे आपको उसके शब्द याद हों या सिर्फ़ उसका विचार।
- पूरी तरह osFoundry डेस्कटॉप ऐप के भीतर, डिवाइस पर ही चलता है: फ़ाइलें बिल्ट-इन वेक्टर स्टोर के साथ लोकल SQLite में इंडेक्स होती हैं, इसलिए खोजने-योग्य होने के लिए फ़ोल्डर की सामग्री को कभी आपकी मशीन छोड़नी नहीं पड़ती।
- किसी एक तरीक़े को चुनने के बजाय तीनों रैंकिंग को रेसिप्रोकल-रैंक फ़्यूज़न से मिलाता है, ताकि "handle auth" एक ही नतीजा-सेट में authenticateUser() और हाल में संपादित कॉन्फ़िग, दोनों को सामने ला सके।
- इंक्रीमेंटल इंडेक्सिंग चुने गए फ़ोल्डरों पर नज़र रखती है और केवल जो बदला उसे फिर से इंडेक्स करती है, जिससे हर संपादन पर सब कुछ स्कैन किए बिना इंडेक्स मौजूदा बना रहता है।
- आपके चैट और एजेंट को खिलाता है: निकाली गई लोकल फ़ाइलें BYOK के तहत आपके चलाए किसी भी मॉडल के लिए ग्राउंडेड संदर्भ बन जाती हैं, मॉडल कॉल पर बिना किसी रीसेलर मार्कअप के।
उपयोग के मामले
- डेवलपर: "handle auth" टाइप करें और osIndex सटीक AuthToken सिंबल, checkSession नाम का फ़ंक्शन, और आज सुबह संपादित कॉन्फ़िग को एक ही रैंक-की-हुई सूची में सामने लाता है।
- शोधकर्ता: नोट्स और PDF के फ़ोल्डर को सटीक शब्दों के बजाय विचार से खोजें, फिर शीर्ष नतीजों को ग्राउंडेड संदर्भ के रूप में मॉडल को दें, बिना फ़ाइलों के आपके लैपटॉप से बाहर जाए।
- गोपनीयता-सजग पेशेवर: क्लाइंट दस्तावेज़ों के फ़ोल्डर को डिवाइस पर पूरी तरह खोजने-योग्य रखें, ताकि रिट्रीवल कभी सामग्री अपलोड न करे और केवल वे मॉडल कॉल नेटवर्क को छुएँ जिन्हें आप स्पष्ट रूप से सक्षम करते हैं।
सामान्य प्रश्न
क्या osIndex मेरी फ़ाइलों को खोजने के लिए क्लाउड पर भेजता है?
नहीं। osIndex आपके चुने फ़ोल्डरों को ऑन-डिवाइस वेक्टर स्टोर के साथ लोकल SQLite में इंडेक्स करता है, और इंडेक्स तथा आपकी क्वेरी दोनों मशीन पर ही रहती हैं। लोकल फ़ाइल सर्च के लिए फ़ोल्डर की सामग्री अपलोड करने की ज़रूरत नहीं। osFoundry की कुछ वैकल्पिक सुविधाएँ (जैसे जवाब को ग्राउंड करने के लिए क्लाउड मॉडल कॉल, या वर्कस्पेस-स्तर की स्कोरिंग) स्पष्ट सहमति टॉगल के पीछे होती हैं, इसलिए डिवाइस से बाहर जाने वाली हर चीज़ वही है जिसे आप जान-बूझकर चालू करते हैं।
तीनों स्कोरर असल में अलग-अलग क्या करते हैं?
लेक्सिकल स्कोरर सटीक शब्दों और सिंबल का मिलान करता है, इसलिए सटीक आइडेंटिफ़ायर और वाक्यांश ऊपर रैंक होते हैं। सिमैंटिक स्कोरर अर्थ के मिलान के लिए वेक्टर एम्बेडिंग का उपयोग करता है, इसलिए क्वेरी को अलग शब्दों वाली प्रासंगिक फ़ाइलें भी मिल जाती हैं। रिसेंसी स्कोरर उन फ़ाइलों को अधिक तौलता है जिन्हें आपने हाल में संपादित या खोला है। osIndex किसी एक को चुनने के बजाय तीनों रैंकिंग को मिलाता है, इसीलिए यह "सटीक फ़ंक्शन नाम" और "बिलिंग वाली वह चीज़ जिस पर मैं काम कर रहा था", दोनों को अच्छे से संभालता है।
जैसे-जैसे मैं फ़ाइलें संपादित करता हूँ, osIndex मौजूदा कैसे बना रहता है?
इंडेक्सिंग इंक्रीमेंटल है। एक फ़ोल्डर वॉचर बदलावों का पता लगाता है और पूरे फ़ोल्डर को फिर से स्कैन करने के बजाय केवल प्रभावित फ़ाइलों को फिर से इंडेक्स करता है, इसलिए भारी पूर्ण पुनर्निर्माण के बिना इंडेक्स आपके नवीनतम संपादनों को दर्शाता है। नई और बदली फ़ाइलें सहेजने के तुरंत बाद खोजने-योग्य हो जाती हैं, और हाल में छुई फ़ाइलों को रैंकिंग में रिसेंसी बढ़त भी मिलती है।