<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>本地检索 on Text Matrix</title><link>https://txtmix.com/tags/%E6%9C%AC%E5%9C%B0%E6%A3%80%E7%B4%A2/</link><description>Recent content in 本地检索 on Text Matrix</description><generator>Hugo</generator><language>zh-CN</language><lastBuildDate>Mon, 05 Oct 2026 20:12:31 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://txtmix.com/tags/%E6%9C%AC%E5%9C%B0%E6%A3%80%E7%B4%A2/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>QMD：把整条混合检索管线搬回本地机器</title><link>https://txtmix.com/posts/tech/qmd-local-document-semantic-search-guide/</link><pubDate>Mon, 06 Apr 2026 21:33:00 +0800</pubDate><guid>https://txtmix.com/posts/tech/qmd-local-document-semantic-search-guide/</guid><description>&lt;p&gt;本地文档搜索并不缺工具，缺的是另一件事：把&amp;quot;查询扩展、多路召回、融合排序、LLM 重排&amp;quot;这条真正决定检索质量的完整管线，在不碰任何云服务的前提下跑起来。QMD（Query Markup Documents）把这条管线整体塞进一台笔记本——SQLite 存索引，sqlite-vec 存向量，三个合计约 2GB 的 GGUF 模型分别负责嵌入、重排和查询扩展，全部经 node-llama-cpp 在本地推理。仓库描述里那句 &amp;ldquo;Tracking current sota approaches while being all local&amp;rdquo;（跟进当下最好的检索做法，同时保持全本地），就是这个项目的全部野心。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>