VectorDash：集成 Embeddinggemma-2 的完整 Windows 搜索替代方案

VectorDash 灵感来自 macOS 的 DigUp，旨在成为 Windows 11 的完整搜索替代方案，由 EmbeddingGemma 2 驱动。 **完整索引**：跨照片、截图、音频、视频、PDF 和 Office 文档，按含义或精确关键词进行搜索。可找到“狗的图片”、某段播客讨论，或某个具体的 PDF 条款——并匹配到页码和时间戳。支持多语言以及可选的代码搜索。此功能使用 EmbeddingGemma 2。 **快速索引**：无需 EmbeddingGemma 2，即可在整个驱动器上快速索引文件名和文件夹。 两种模式可以结合使用，并可按来源或文件类型进行筛选。 **万能启动器**：查找并启动 Windows 应用、打开 Windows 设置，并可直接在搜索框中进行数学计算。 **快捷搜索**：可自定义的全局热键、缩略图、预览，以及熟悉的文件操作。 **灵活配置**：一键安装模型/工具，支持 GPU、集成 GPU 或 CPU 推理，也可选择远程 llama-server。 **后台索引**：定时更新、CPU/GPU 空闲检测、暂停/取消控制，以及对 Windows 缓存文件夹的排除设置。 **代理接入**：可选的只读 MCP 服务器，支持局域网访问。 **本地存储**：基于磁盘的 SQLite，默认加密。 在测试中，约索引 3,500 个完整索引文件和一百万个快速索引文件时，应用内存占用约为 200 MB。可选择低内存、均衡和高性能模式以权衡搜索性能。参见性能测量数据。 模型和处理辅助工具会额外占用内存和资源。 文件支持 · 安全性详情 是的，这个项目是 vibe-coding 出来的！经过了大量测试，我现在终于再也不用 Windows 搜索了，非常开心！欢迎提交 bug 报告或功能建议！