前言

花了一段时间，我终于把小遥搜索 XiaoyaoSearch做出来了。 这是一个支持语音、文本、图片多模态输入的本地 AI 搜索桌面应用。最特别的是，它100%通过 Vibe Coding （ AI 辅助编程）实现，从零开始，所有源码、设计文档、开发经验，今天全部开源。

为什么要做这个工具？

作为知识工作者，我经常遇到这些痛点： ● 文件太多找不到：电脑里存了成千上万个文档、图片、音视频，想找个特定内容翻半天 ● 搜索不够智能：系统自带的搜索只能匹配文件名，搜不到文件内容 ● 隐私安全担忧：很多搜索工具要上传数据到云端，不太放心 ● AI 工具太复杂：想用 AI 提升效率，但不会配置，门槛太高 所以我就想：能不能做一个本地运行的、支持多种输入方式的 AI 搜索工具？

小遥搜索是什么？

简单来说，它是一个本地 AI 搜索桌面应用，核心特点：

多模态输入 ● 语音搜索：点一下录音，说出你要找的内容，30 秒内语音自动转文字搜索 ● 文本搜索：输入关键词，AI 理解语义，精准匹配文件内容 ● 图片搜索：上传一张图片，AI 理解图像内容，帮你搜索相关文件

深度检索 ● 文档：TXT 、Markdown 、Word 、Excel 、PPT 、PDF 全文检索 ● 音视频：MP4 、AVI 、MP3 、WAV 内容索引和搜索（支持 10 分钟内音视频字幕提取） ● 文件名：传统的文件名搜索也不缺席

AI 技术 集成了多个先进 AI 模型： ● BGE-M3：文本嵌入，理解语义 ● FasterWhisper：语音识别，语音转文字 ● CN-CLIP：图像理解，以图搜图 ● Ollama：本地大语言模型

隐私安全 ● 完全本地：所有数据处理都在本地，不上传云端 ● 隐私模式：可选不记录搜索历史 ● 自主可控：数据完全由你自己掌控

核心界面一览

搜索主界面

文本搜索

语音搜索

图片搜索

技术架构

前端：Electron + Vue 3 + TypeScript 后端：Python 3.10 + FastAPI AI 引擎：BGE-M3 + FasterWhisper + CN-CLIP + Ollama 搜索：Faiss （向量搜索）+ Whoosh （全文搜索） 数据库：SQLite 系统架构图

Vibe Coding 实践案例

这是我特别想分享的部分。 这个项目从零开始，完全通过 Vibe Coding 实现，包括：

● 完整源代码（前端 + 后端 + 所有功能模块） ● 设计文档（ PRD 、技术方案、数据库设计、API 文档） ● 开发流程（任务分解、进度跟踪、测试验证） ● 部署配置（环境搭建、依赖管理、打包发布） 开源的价值：对于想要学习 AI 辅助开发、本地 AI 应用、Electron 桌面应用的开发者，这是一个完整的参考实现。

产品路线图

当前版本（ v1.1.1 ） ● 多模态 AI 搜索（语音、文本、图片） ● 本地文件深度检索 ● AI 模型灵活配置 ● 隐私安全保护

未来规划

微内核架构演进 插件化系统，支持自定义扩展

多数据源扩展 ● 文档协作平台（语雀、飞书、Notion ） ● 项目管理平台（ Jira 、禅道、GitHub ） ● 实时同步和智能缓存

音视频搜索增强 ● 视频画面内容理解和搜索 ● 长视频处理（集成水母平台） ● 音频声纹识别和情感分析

RAG 系统升级 ● 自适应分块算法 ● 知识图谱构建 ● 检索结果智能增强

智能聊天助手 ● 多轮对话和上下文记忆 ● 基于本地知识库的问答

MCP 能力集成 连接 Claude 生态，扩展 AI 能力 详细路线图：ROADMAP.md

适合谁使用？

知识工作者 搜索本地文档、笔记、研究报告，快速定位关键信息 内容创作者 搜索素材和灵感，整理音视频内容，管理创作资源 技术开发者 搜索代码库和技术文档，整理学习资料，管理项目文件 研究人员 搜索论文和研究资料，整理文献笔记，管理研究数据

邀请你参与

为什么需要你？ 一个人的力量有限，开源社区的力量是无限的！ 优先贡献方向

1. 插件系统开发（高优先级） ○ 设计插件接口规范 ○ 实现插件加载机制
2. 多数据源连接器（高优先级） ○ 语雀、飞书、Notion API 集成
3. UI/UX 优化（中优先级） ○ 搜索结果展示优化 ○ 暗色模式支持
4. 性能优化（中优先级） ○ 大文件处理优化 ○ 索引构建速度提升
5. 测试覆盖（中优先级） ○ 单元测试补充 ○ 集成测试完善

项目地址

GitHub：https://github.com/dtsola/xiaoyaosearch

欢迎： ● Star 本项目，关注最新进展 ● Fork 本项目，开始你的贡献 ● Watch 本项目，及时获取更新 ● 提 Issue ，报告问题和建议功能 ● 参与讨论，分享你的想法

关于我

dtsola - IT 解决方案架构师 | 一人公司实践者

● 网站：https://www.dtsola.com

● B 站：https://space.bilibili.com/736015

开源协议

本项目采用小遥搜索软件授权协议：

● 免费使用（非商业用途） ● 可以学习和研究代码 ● 可以修改后二次分发（需保留版权声明和协议） ● 可以集成到其他非商业项目 ● 商业使用需授权

这是一个类似 CC-BY-NC-SA 的开源协议，鼓励学习、分享和贡献！ 详细协议：LICENSE

结语

小遥搜索是我对本地 AI 搜索工具的一次探索和实践，也是 Vibe Coding 的完整案例展示。 我相信，开源社区的力量会让这个项目变得更好。 无论你是： ● 想要贡献代码的开发者 ● 想要提供建议的产品经理 ● 想要学习 AI 应用的学生 ● 想要参与创业的伙伴

都欢迎加入我们，一起打造更好的本地 AI 搜索工具！ 让我们一起，用 AI 技术改变知识管理方式！