metamind-vault-rag

Un motor de recuperación para un directorio de archivos markdown. Vigila los archivos, los indexa de forma incremental y responde a consultas de búsqueda híbridas sobre ellos.

Los vectores se almacenan en sqlite-vec, las palabras clave en SQLite FTS5 y ambos se fusionan mediante fusión por rango recíproco. Los embeddings se ejecutan dentro del proceso con los modelos ONNX de fastembed, de modo que no hay ningún servidor que levantar ni ninguna API key que guardar. Un nivel opcional de repuntuación mediante cross-encoder está disponible a través de la extra rerank.

Instalación

uv tool install metamind-vault-rag

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Puntos de entrada

Configuración

Los índices se guardan en el directorio de estado, se nombran según la colección y nunca se colocan dentro del corpus. Dos clientes apuntando a colecciones diferentes o a directorios de estado distintos pueden coexistir en una misma máquina sin que ninguno de ellos tenga constancia del otro.

Consumidores

Lo instala cualquier cliente que quiera hacer búsquedas sin ejecutar un servicio. Al motor no le importa quién pregunta: no menciona a ningún cliente en su salida, todas sus variables de entorno llevan el prefijo VAULT_ y no esscribe nada fuera del directorio de estado.

Desarrollo

uv run --extra dev pytest

Se puede apuntar a una copia de trabajo en lugar de una versión publicada con uv tool install --from /path/to/this/repo metamind-vault-rag.

Licencia

MIT