Repolode
Предложить
swirlai

swirlai/swirl-search

Открытый федеративный AI-поиск и RAG: запрашивает подключённые приложения в реальном времени и отвечает со ссылками на источники, не копируя данные в векторную базу.

Open source альтернатива:Glean

Открыть на GitHubСайт
Звёзды
3,049
Форки
292
Открытые issues
4
Последний коммит
11 дней назад

Что это?

SWIRL — это развёртываемый на собственных серверах поисковый слой, который при каждом запросе обращается к подключённым приложениям, собирает результаты, ранжирует их и может сформировать ответ с кликабельными ссылками на источники с помощью выбранной вами LLM. Поскольку запросы выполняются непосредственно к источникам, не нужно создавать векторную базу данных, поддерживать ETL-пайплайн или защищать вторую копию данных.

Community edition распространяется по лицензии Apache 2.0 и запускается через Docker Compose. В комплект входят коннекторы к общедоступным источникам, таким как Arxiv, Europe PMC и Google News, а также интеграция с Microsoft 365 через OAuth2. Для повторного ранжирования используется косинусное сходство векторов с spaCy и NLTK, а результаты для аналитики можно сохранять в SQLite или Postgres. Запросы к REST API могут выполняться синхронно или асинхронно.

Коннекторы и микшеры результатов реализованы как расширяемые объекты Python, а конвейерная архитектура Processor позволяет преобразовывать запросы, ответы и результаты.

Ключевые возможности

  • 01Запрашивает подключённые источники в реальном времени, поэтому данные остаются на месте.
  • 02Включает более 100 коннекторов, в том числе интеграцию с Microsoft 365 через OAuth2.
  • 03Формирует ответы со ссылками на источники, используя ваш собственный API-ключ OpenAI.
  • 04Повторно ранжирует результаты по косинусному сходству и выявляет дубликаты.
  • 05Предоставляет REST API для синхронных и асинхронных федеративных запросов.
  • 06Коннекторы и микшеры — это расширяемые объекты Python.

Сценарии использования

  • Поиск по корпоративной базе знаний в SharePoint, Confluence и Drive со ссылками на источники.
  • Создание помощника службы поддержки, который готовит ответы на основе документации и заявок.
  • Создание помощника для разработчиков, который одновременно ищет по GitHub, Jira и документации.

Быстрый старт

  1. 1

    Установите и запустите приложение Docker

  2. 2

    Скачайте файл compose

    curl https://raw.githubusercontent.com/swirlai/swirl-search/main/docker-compose.yaml -o docker-compose.yaml
  3. 3

    Загрузите образы и запустите SWIRL

    docker-compose pull && docker-compose up
  4. 4

    Откройте http://localhost:8000/galaxy и войдите с именем admin и паролем password

Что важно знать

  • При использовании быстрого запуска Docker данные и конфигурация не сохраняются после завершения работы.
  • Для ответов RAG в реальном времени нужен собственный API-ключ OpenAI.
  • В редакцию Community не входят трёхпроходный reranker Enterprise, канонические ответы, MCP-сервер и управляемая поддержка.

Темы

#ai-search#rag#federated-search#llm#python#django#search-engine#enterprise-search#bigquery#federated-query

Частые вопросы

Что такое swirl-search?
Открытый федеративный AI-поиск и RAG: запрашивает подключённые приложения в реальном времени и отвечает со ссылками на источники, не копируя данные в векторную базу. SWIRL — это развёртываемый на собственных серверах поисковый слой, который при каждом запросе обращается к подключённым приложениям, собирает результаты, ранжирует их и может сформировать ответ с кликабельными ссылками на источники с помощью выбранной вами LLM. Поскольку запросы выполняются непосредственно к источникам, не нужно создавать векторную базу данных, поддерживать ETL-пайплайн или защищать вторую копию данных.
swirl-search можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
swirl-search распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
swirl-search всё ещё поддерживается?
Активно поддерживается. Последний коммит в swirl-search — 27 окт. 2026 г..
Для чего можно использовать swirl-search?
Поиск по корпоративной базе знаний в SharePoint, Confluence и Drive со ссылками на источники. Создание помощника службы поддержки, который готовит ответы на основе документации и заявок. Создание помощника для разработчиков, который одновременно ищет по GitHub, Jira и документации.
Как установить swirl-search?
Установите и запустите приложение Docker Скачайте файл compose: curl https://raw.githubusercontent.com/swirlai/swirl-search/main/docker-compose.yaml -o docker-compose.yaml Загрузите образы и запустите SWIRL: docker-compose pull && docker-compose up Откройте http://localhost:8000/galaxy и войдите с именем admin и паролем password
Где скачать swirl-search?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/swirlai/swirl-search

Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.

Похожие проекты

onyx-dot-app / onyx

Самостоятельно размещаемая платформа для AI-чата и работы со знаниями: индексирует данные из более чем 50 подключённых приложений и поддерживает большинство LLM-провайдеров.

ИИ и машинное обучение#rag#llm#enterprise-search
33,3 тыс.+150 за неделю4,7 тыс.PythonOtherОбновлён 23 часа назад

pipeshub-ai / pipeshub-ai

Самостоятельно размещаемая платформа, которая объединяет Slack, Drive, Jira, GitHub и другие бизнес-системы в базу знаний с учётом прав доступа для поиска и AI-агентов.

ИИ и машинное обучение#agentic-rag#enterprise-search#mcp
4 тыс.+124 за неделю648PythonApache-2.0Обновлён 23 часа назад

ScrapeGraphAI / Scrapegraph-ai

Библиотека для веб-скрейпинга на Python: извлекает структурированные данные с сайтов и из локальных документов с помощью LLM и графовых пайплайнов по текстовому запросу.

ИИ и машинное обучение#web-scraping#llm#data-extraction
32,6 тыс.+204 за неделю3,3 тыс.PythonMITАктивно поддерживаетсяОбновлён в прошлом месяце