macOS용 DigUp에서 영감을 받은 VectorDash는 EmbeddingGemma 2로 구동되는 완전한 Windows 11 검색 대체 프로그램을 목표로 합니다. 전체 인덱싱(Full indexing): 사진, 스크린샷, 오디오, 비디오, PDF 및 Office 문서 전반에 걸쳐 의미 또는 정확한 단어로 검색할 수 있습니다. 페이지와 타임스탬프 일치와 함께 “강아지 이미지,” 팟캐스트 토론 내용, 또는 특정 PDF 조항을 찾을 수 있습니다. 다국어 지원과 선택적 코드 검색 기능을 지원합니다. 이는 EmbeddingGemma 2를 사용합니다. 빠른 인덱싱(Quick indexing): 전체 드라이브의 파일 이름 및 폴더를 빠르게 인덱싱하며, EmbeddingGemma 2는 사용하지 않습니다. 두 가지 모드를 결합하고 출처나 파일 유형으로 필터링할 수 있습니다. 범용 런처(Universal launcher): Windows 앱을 찾고 실행하거나, Windows 설정을 열거나, 검색 내에서 직접 수학 계산을 할 수 있습니다. 빠른 검색(Quick search): 사용자 정의 가능한 전역 단축키, 썸네일, 미리보기 및 익숙한 파일 작업을 제공합니다. 유연한 설정(Flexible setup): 원클릭 모델/도구 설정, GPU, iGPU 또는 CPU 추론, 선택적 원격 llama-server를 지원합니다. 백그라운드 인덱싱(Background indexing): 예약 업데이트, CPU/GPU 유휴 감지, 일시 중지/취소 제어 및 Windows 캐시 폴더에 대한 제외 기능을 제공합니다. 에이전트 접근(Agent access): LAN 접속이 가능한 선택적 읽기 전용 MCP 서버를 제공합니다. 로컬 저장소(Local storage): 기본적으로 암호화된 디스크 기반 SQLite를 사용합니다. 테스트 결과, 약 3,500개의 완전히 인덱싱된 파일과 백만 개의 빠르게 인덱싱된 파일을 기준으로 앱 RAM은 약 200MB입니다. 검색 성능을 위해 저메모리(low-memory), 균형(balanced), 고성능(performance) 옵션이 제공됩니다. 성능 측정치를 확인하세요. 모델 및 처리 도우미는 추가 메모리와 자원을 사용합니다.
파일 지원 · 보안 세부 정보
네, 제가 직접 코딩했습니다. 광범위하게 테스트했으며, 다시는 Windows 검색을 사용할 필요가 없게 되어 기쁩니다! 버그 리포트나 기능 제안은 언제든지 보내주세요!
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