임베딩을 활용한 Windows용 Spotlight 검색 기능
요약
Windows용 Spotlight 검색 기능을 개발했으며, 이 기능은 임베딩 모델과 MoE(Mixture of Experts) 구조를 활용합니다. Qwen 3.5 4B 모델 두 개를 코딩 및 에이전트 작업에 맞게 파인튜닝하여 결합한 것이 특징입니다.
핵심 포인트
- Windows용 Spotlight 검색 기능을 구현함.
- 임베딩 모델(embeddinggemma 2)과 MoE 구조를 사용.
- Qwen 3.5 4B 모델을 코딩/에이전트 작업으로 분리 파인튜닝하여 결합함.
저는 Windows를 위한 Spotlight 검색 기능을 만들었습니다. 이 기능에는 임베딩 모델과 MoE(Mixture of Experts) 모델이 함께 사용됩니다. MoE는 Qwen 3.5 4B 모델 2개로 구성되어 있으며, 저는 하나는 코딩 작업용으로, 다른 하나는 에이전트적 작업용으로 파인튜닝한 후 이 둘을 MoE로 결합했습니다. 모든 곳에 넣고 싶지는 않아서 코드 수정 같은 용도로 사용하실 수 있도록 했습니다. 임베딩 모델은 embeddinggemma 2 (270M)를 사용합니다. 현재 이미지 지원 기능은 없습니다. --- 저는 Opus 5.5를 사용하여 이를 작성했습니다. 모델은 여기 있습니다: https://huggingface.co/scutoid/2x4B 하지만 RAM이 16GB 이상이라면, 앱이 다운로드할지 물어보고 링크 없이 자동으로 다운로드됩니다. 앱 소스는 여기에 있습니다. exe 파일은 releases에 있습니다: https://github.com/blueprintnerd/LSearch /u/Scutoidzz가 제출했습니다 [link] [comments]
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