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    로컬 AI 시맨틱 파일 검색기

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    브라우저 안에서 로컬 폴더 내용을 인덱싱하고 파일 이름만이 아니라 내용의 의미로 파일을 찾습니다

    폴더 인덱스

    브라우저 안에서 로컬 폴더 내용을 인덱싱하고 파일 이름만이 아니라 내용의 의미로 파일을 찾습니다

    로컬 폴더를 선택해 읽을 수 있는 파일을 브라우저 안에서 비공개로 인덱싱하세요

    TXT, Markdown, CSV, JSON, HTML, 로그, 설정 파일, 텍스트 레이어가 있는 PDF 에 적합합니다.

    검색 설정

    추론 backend 와 결과 수를 고른 뒤 자연어 요청으로 로컬 파일 인덱스를 검색하세요.

    로컬 시맨틱 파일 검색을 시작하려면 폴더를 선택하세요.0%

    검색 결과

    로컬 시맨틱 인덱스에서 가장 관련 높은 파일과 근거 스니펫을 검토하세요.

    인덱스를 만들고 시맨틱 질의를 실행하면 결과가 여기에 표시됩니다.

    인덱스 통계

    로컬 파일 인덱스, 임베딩 차원, 저장된 바이트 수, 현재 runtime 상태를 빠르게 확인할 수 있습니다.

    인덱싱된 파일

    0

    인덱싱된 chunk

    0

    임베딩 차원

    -

    인덱싱된 바이트

    -

    런타임 backend

    자동

    오프라인 지원

    Service worker 를 사용할 수 없음

    임베딩 모델

    Local AI Semantic File Searcher

    브라우저 처리
    즉시 결과
    데이터 저장 없음

    로컬 AI 시맨틱 파일 검색기란 무엇인가요?

    정확한 파일명보다 문서의 주제를 기억하는 경우가 많습니다. 2월 계약서, 갱신 메모, 배포 기록, 정책 초안이 폴더 안에 있다는 것은 기억나도, 당시의 경로나 파일명 규칙까지는 떠오르지 않을 수 있습니다.

    로컬 AI 시맨틱 파일 검색기는 그 문제를 브라우저 안에 둡니다. 로컬 폴더를 선택하면 브라우저가 읽을 수 있는 파일을 파싱하고, Transformers.js 로 임베딩을 만들고, IndexedDB 에 인덱스를 저장한 뒤, 의미를 기준으로 파일을 찾을 수 있게 합니다.

    사람은 종종 파일명보다 문서 주제를 더 잘 기억한다

    폴더에는 계약서, 메모, 로그, 내보내기 파일, 초안이 쌓이고 이름 규칙도 시간이 지나며 흐트러집니다.

    정확한 키워드 검색도 질의 표현이 본문과 다르면 올바른 파일을 놓칠 수 있습니다.

    비공개 폴더에는 호스팅형 AI 파일 검색이 지나치게 무겁게 느껴질 수 있습니다.

    실제 필요한 것은 폴더를 고르고 로컬 인덱스를 만든 뒤, 주제나 개념으로 파일을 찾는 흐름입니다.

    브라우저 내 임베딩, IndexedDB 저장, 자연어 검색

    이 도구는 브라우저 안에서 지원되는 파일을 읽고, 읽을 수 있는 텍스트를 추출하고, chunk 로 나누어 Transformers.js 로 로컬 임베딩을 생성합니다.

    파일 metadata, 텍스트 chunk, 임베딩은 IndexedDB 에 저장되어 같은 기기에서 나중에 다시 사용할 수 있습니다.

    검색 시에는 질의를 임베딩한 뒤 로컬 chunk 와 비교해 가장 관련 높은 파일과 근거 스니펫을 돌려줍니다.

    로컬 AI 시맨틱 파일 검색기 사용 방법

    1. 1폴더 선택 - 계약서, 메모, 로그, 내보내기 파일, 읽을 수 있는 PDF 가 들어 있는 로컬 폴더를 고릅니다.
    2. 2로컬 인덱스 생성 - 브라우저가 파일을 파싱하고, chunk 를 만들고, 임베딩을 생성해 IndexedDB 에 저장하도록 둡니다.
    3. 3자연어로 요청 - 2월 계약, 갱신 조항, 가격 변경, 프로젝트 인수인계처럼 주제 중심으로 입력합니다.
    4. 4결과 검토 - 일치한 파일, 상대 경로, 근거 스니펫을 보고 실제 관련성을 확인합니다.
    5. 5재사용 또는 재구축 - 같은 기기에서 저장된 인덱스를 계속 쓰거나, 필요할 때 지우고 다른 폴더로 다시 만듭니다.

    핵심 기능

    • 브라우저 내 로컬 파일 인덱스
    • Transformers.js 의미 임베딩
    • IndexedDB 저장
    • 원본 파일을 app server 로 업로드하지 않음
    • 자연어 기반 파일 검색

    장점

    • 정확한 파일명을 몰라도 파일을 찾기 쉬움
    • 비공개 폴더를 기기 안에 유지 가능
    • 같은 기기에서 인덱스를 다시 활용 가능
    • 계약서, 메모, 로그, 자료 검색이 빨라짐

    활용 사례

    계약 및 정책 폴더

    정확한 파일명은 몰라도 계약, 갱신 메모, 컴플라이언스 초안을 찾기 쉽게 합니다.

    연구와 지식 노트

    markdown, 노트, 내보내기 파일, 자료 아카이브를 의미로 다시 찾습니다.

    운영과 로그

    설정 메모, 배포 설명, 장애 회고를 자연어 설명으로 찾습니다.

    비공개 개인 보관함

    개인 기록과 가족 문서를 호스팅 서비스로 옮기지 않고 검색합니다.

    팁과 흔한 실수

    • 첫 결과 품질을 높이고 싶다면 텍스트가 풍부한 폴더를 우선 선택하세요.
    • 단일 키워드보다 주제와 개념을 자연어로 설명하는 편이 더 유리합니다.
    • 원본 폴더가 크게 바뀌었다면 저장된 스냅샷을 다시 만드는 것이 좋습니다.
    • 스니펫을 1차 검증 레이어로 보고 결과를 신뢰하세요.

    흔한 실수

    • 바이너리 파일이나 텍스트 레이어 없는 이미지 파일이 문서처럼 동작하길 기대하는 것.
    • 시맨틱 검색을 완전한 정확 일치 검색으로 생각하는 것.
    • 저장된 인덱스가 생성 시점의 상태만 반영한다는 점을 잊는 것.
    • 상위 결과만 보고 스니펫과 경로를 검토하지 않는 것.

    설명 노트

    • 시맨틱 검색은 임베딩으로 의미를 표현하기 때문에 질의 문구가 정확히 같지 않아도 관련 파일을 찾을 수 있습니다.
    • IndexedDB 저장은 같은 기기에서의 반복 사용을 실용적으로 만들지만, 기기 간 동기화는 아닙니다.
    • 읽을 수 있는 텍스트 추출 품질이 중요하며, 텍스트 레이어가 약한 문서나 비지원 형식은 검색 신호가 약해집니다.
    • 시맨틱 파일 검색기는 검색 단축 도구로 보고, 스니펫을 신뢰 전의 첫 검증 층으로 사용하는 것이 좋습니다.

    자주 묻는 질문

    파일이 app server 로 업로드되나요?

    아니요. 파싱, chunk 분할, 임베딩, 랭킹은 모두 브라우저 안에서 처리됩니다. 첫 실행에 모델 자산만 내려받을 수 있습니다.

    IndexedDB 에는 무엇이 저장되나요?

    파일 metadata, 분할 텍스트, 임베딩, 인덱스 통계가 저장되어 같은 브라우저에서 나중에 다시 열 수 있습니다.

    정확한 키워드 검색인가요?

    아니요. 의미와 문맥의 가까움을 기준으로 순위를 매기는 시맨틱 검색입니다.

    어떤 파일이 가장 잘 맞나요?

    TXT, Markdown, JSON, CSV, HTML, 로그, 설정 파일, 텍스트 레이어가 있는 PDF 가 가장 잘 맞습니다.

    시스템 전체 데스크톱 검색을 대체하나요?

    아니요. 직접 고른 폴더용의 가벼운 브라우저 시맨틱 검색입니다.

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