osFoundry / Platform
osIndex
使用三种打分器(词法、语义、近期度)搜索每一份本地文件。完全在设备上完成。
简介
osIndex 是 osFoundry 的本地文件搜索。把它指向一个文件夹，它就用三种互补的打分器同时让其中的一切变得可查：面向精确关键词和标识符的词法打分器、用向量嵌入按含义匹配的语义打分器，以及偏向你最近改动内容的时效打分器。纯关键词搜索会漏掉那些你只记得概念、记不清确切措辞的文件；纯语义搜索则会漏掉精确的符号名。三者同时运行并融合各自的排名，正是这一点让 "handle auth" 既能命中字面上的 AuthToken，也能命中名为 checkSession 的函数，而你今早改过的那个文件会被加权靠前。\n\n在 osFoundry 内部，osIndex 构建在本机之上。选定的文件夹被索引进本地 SQLite，并为语义维度内置向量存储，三份排名列表用倒数排名融合（reciprocal-rank fusion）合并，而非让某一种方法压过其他方法。索引是增量式的：文件夹监视器只对变动过的文件重新索引，因此无需每次敲键都全量重扫，索引也能保持最新。由于 osFoundry 是本地优先的，你的文件夹内容无需离开本机就能被检索：索引、向量和查询全都留在你的设备上。\n\n这之所以重要，是因为搜索只完成了一半，另一半是让回答有据可依。osIndex 的结果会成为你的对话与智能体的上下文，于是当你就自己的项目发问时，模型是依据你真实的文件作答，而不是凭空猜测。而且由于 osFoundry 采用自带密钥（BYOK），读取这些结果的模型调用是用你自己的 API 密钥运行的，没有按席位收费，也没有转售加价：检索保持私密，推理则由你直接向服务商付费。
主要功能
- 用三种打分器协同搜索你所有的本地文件：精确关键词（词法）、按含义匹配（语义向量）和更新时效，因此无论你记得的是措辞还是只记得大意，查询都能命中正确的文件。
- 完全在本机、在 osFoundry 桌面应用内运行：文件被索引进带内置向量存储的本地 SQLite，因此文件夹内容无需离开你的机器就能被检索。
- 用倒数排名融合合并三份排名，而非只选一种方法，因此 "handle auth" 能在同一组结果里同时呈现 authenticateUser() 和你最近编辑过的配置。
- 增量索引会监视选定的文件夹，只对变动过的部分重新索引，无需每次编辑都全量重扫，索引也能保持最新。
- 为你的对话与智能体供给内容：检索到的本地文件会成为有据可依的上下文，供你在 BYOK 下运行的任何模型使用，模型调用不含任何转售加价。
使用场景
- 开发者：输入 "handle auth"，osIndex 会把精确的 AuthToken 符号、名为 checkSession 的函数，以及你今早编辑过的配置，一并呈现在同一份排名列表中。
- 研究者：按大意而非确切措辞搜索一个装着笔记和 PDF 的文件夹，再把最靠前的结果作为有据可依的上下文喂给模型，全程文件不离开你的笔记本电脑。
- 注重隐私的专业人士：让一个客户文档文件夹在本机保持完全可查，因此检索绝不会上传其内容，只有你明确启用的模型调用才会接触网络。
常见问题
osIndex 会把我的文件上传到云端来搜索吗？
不会。osIndex 把你选定的文件夹索引进本地 SQLite，并配以本机上的向量存储，索引和你的查询都留在本机。本地文件搜索无需上传文件夹内容。osFoundry 的部分可选功能（例如用于让回答有据可依的云端模型调用，或工作区级别的评分）都置于明确的同意开关之后，因此任何离开本机的东西，都是你有意开启的。
这三种打分器实际上有什么不同？
词法打分器匹配精确的词和符号，因此精确的标识符和短语会排得靠前。语义打分器用向量嵌入按含义匹配，因此即便措辞不同，查询也能找到相关文件。时效打分器给你最近编辑或打开过的文件更高权重。osIndex 融合这三份排名而非只选其一，所以它既能应对 "那个确切的函数名"，也能应对 "我之前在弄的那件跟账单有关的事"。
在我不断编辑文件时，osIndex 如何保持最新？
索引是增量式的。文件夹监视器会检测变动，只对受影响的文件重新索引，而不是重扫整个文件夹，因此索引能反映你最新的编辑，无需沉重的全量重建。新增和改动的文件在保存后不久即可被检索，而最近改动过的文件在排名中还会获得时效加成。