ローカル AI セマンティックファイル検索とは？
覚えているのが文書の話題であって、ファイル名そのものではない場面は多くあります。2月の契約、更新メモ、デプロイ記録、ポリシー草案がフォルダに入っていることは覚えていても、当時のパスや命名規則までは思い出せないことがあります。
ローカル AI セマンティックファイル検索 は、その問題をブラウザ内に留めます。ローカルフォルダを選び、ブラウザが可読ファイルを解析し、Transformers.js で embedding を作り、IndexedDB に索引を保存したうえで、意味からファイルを探せるようにします。
人はファイル名より内容の話題を覚えていることが多い
フォルダには契約書、メモ、ログ、エクスポート、下書きが増え、命名規則も時間とともに揺れやすくなります。
完全一致のキーワード検索でも、クエリの言い回しが本文と違えば正しいファイルを見逃すことがあります。
私的フォルダを対象にするには、ホスト型 AI ファイル検索は重すぎる場合があります。
必要なのは、フォルダを選び、ローカル索引を作り、概念や話題でファイルを探す流れです。
ブラウザ内 embedding、IndexedDB 保存、自然文検索
このツールはブラウザ内で対応ファイルを読み、可読テキストを抽出し、chunk 化して Transformers.js でローカル embedding を作ります。
ファイル metadata、テキスト chunk、embedding は IndexedDB に保存されるため、同じ端末で後から再利用できます。
検索時にはクエリを embedding 化し、ローカル chunk と比較して、もっとも関連性の高いファイルとスニペットを返します。
ローカル AI セマンティックファイル検索の使い方
- 1フォルダを選ぶ - 契約書、メモ、ログ、エクスポート、可読 PDF を含むローカルフォルダを選びます。
- 2ローカル索引を作る - ブラウザに解析、chunk 化、embedding 生成、IndexedDB 保存を行わせます。
- 3自然文で探す - 2月の契約、更新条項、価格変更、引き継ぎ文書のように内容ベースで依頼します。
- 4結果を確認する - 一致したファイル、相対パス、根拠スニペットを見て関連性を確認します。
- 5再利用または再構築 - 同じ端末で索引を再利用するか、必要に応じて消去して別フォルダで作り直します。
主な機能
- ブラウザ内ローカルファイル索引
- Transformers.js による意味ベースの embedding
- IndexedDB 永続化
- app server にファイルを送らない
- 自然文でのファイル検索
メリット
- 正確なファイル名を覚えていなくても探せる
- 私的フォルダを端末内に保てる
- 同じ端末で索引を再利用しやすい
- 契約書、メモ、ログ、資料を見つけやすい
利用シーン
契約書とポリシーのフォルダ
話題は覚えていてもファイル名は曖昧なときに、契約や更新メモを探しやすくし ます。
研究と知識メモ
markdown、ノート、エクスポート、資料アーカイブを意味で引き直せます。
運用とログ
設定メモ、デプロイ記録、障害の振り返りを自然な説明から探せます。
私的アーカイブ
個人記録や家族文書をホスト型サービスに渡さずに検索できます。
コツとよくあるミス
コツ
- 最初の精度を上げたいなら、テキスト量の多いフォルダを選ぶと有利です。
- 検索語は単語よりも、話題や概念を自然文で表現した方が役立ちます。
- 元フォルダが大きく変わったら、保存済みスナップショットを作り直してください。
- スニペットを最初の確認レイヤーとして使ってから結果を信頼してください。
よくあるミス
- バイナリやテキスト層のない画像ファイルが、文書のように扱えると期待すること。
- セマンティック検索を完全一致検索と同じと考えること。
- 保存済み索引が作成時点の状態しか表していない点を忘れること。
- 上位結果だけを見て、スニペットやパスを確認しないこと。
解説メモ
- セマンティック検索は embedding で意味を表すため、完全一致しない言い回しでも関連ファイルを返せることがあります。
- IndexedDB 保存は同一端末での再利用を実用的にしますが、端末間同期ではありません。
- 可読テキスト抽出の質は重要で、テキスト層が弱い文書や非対応形式では検索信号も弱くなります。
- セマンティックファイル検索は取得の近道であり、スニペットは信頼前の第一検証層です。
よくある質問
ファイルは app server に送られますか？
いいえ。解析、chunk 化、embedding、順位付けはブラウザ内で行われます。初回にモデル資産だけ取得される場合があります。
IndexedDB には何が保存されますか？
ファイル metadata、分割テキスト、embedding、索引統計が保存され、後で同じブラウザから開き直せます。
これは完全一致キーワード検索ですか？
いいえ。意味と文脈の近さで順位付けするセマンティック検索です。
どんなファイルが向いていますか？
TXT、Markdown、JSON、CSV、HTML、ログ、設定ファイル、テキスト層付き PDF が向いています。
デスクトップ全体の検索を置き換えますか？
いいえ。自分で選んだフォルダ向けの軽量ブラウザ検索です。
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