Qdrant 是用 Rust 编写的向量相似度搜索引擎和向量数据库,支持带条件过滤的语义搜索与推荐。
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这是什么?
XERJ 是一个用 Rust 编写的单一可执行文件,通过 `xerj autoindex <目录>` 一条命令即可索引整个文件夹。它会自动识别文件类型,为每类数据集创建可查询的索引,覆盖源代码(使用 tree-sitter 解析,保留符号和行号)、CSV、JSON、YAML、SQLite、PDF、Office 文档、邮件和日志等,无需编写 schema 或配置数据管道。
它的主要目标是让编码 agent 和 RAG 流程按需检索准确段落,而不是整文件读取。搜索支持 BM25 全文检索、kNN 向量检索以及混合查询,接口兼容 Elasticsearch REST API,现有的 Elasticsearch 客户端和 Kibana 可以直接连接。内置的 MCP 服务器可把搜索、记忆和关系图工具提供给 Claude Code、Cursor 等客户端。
默认的向量化器为词法方式,可离线运行;神经网络向量化器需手动开启并先下载模型文件。`--insecure` 开发模式会关闭 TLS 和认证,仅适合单用户在本地机器上使用。
核心功能
- 01一条命令自动索引文件夹,识别文件类型并为每个数据集建立索引。
- 02源代码通过 tree-sitter 解析,保留符号和行号信息。
- 03兼容 Elasticsearch REST API,现有客户端和 Kibana 可直接连接。
- 04同一引擎支持 BM25 全文检索、kNN 向量检索和混合检索。
- 05内置 MCP 服务器,可供 Claude Code、Cursor 等 agent 调用。
- 06以单一静态二进制分发,无需 JVM,支持 Linux、macOS 和 Windows。
适用场景
- 让编码 agent 直接检索代码库中的具体函数,而不是逐个读取整文件。
- 在本地文档上构建 RAG 或代码库问答,无需单独部署向量数据库。
- 在源码树中查询危险调用模式或敏感信息,辅助安全审计。
- 在单机上替代自建 Elasticsearch 进行日志分析。
快速上手
- 1
下载并安装二进制文件
按 README 中的官方说明安装 - 2
启动本地开发服务器(无TLS、无认证)
xerj --insecure --data-dir ./data & - 3
为你选择的文件夹建立索引
xerj autoindex ~/my-project - 4
对已索引的文件夹运行搜索查询
xerj search "how do we rotate the WAL segment"
使用前须知
- --insecure 参数会关闭 TLS 和 API 密钥认证,因此只适合开发机上的单一用户。
- 神经嵌入模式需要主动开启,并会下载约 90 MB 的模型文件。
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常见问题
- xerj 是什么?
- 本地 AI 搜索引擎,一条命令自动索引代码、文档、日志和 PDF,兼容 Elasticsearch API,使用 Rust 编写。 XERJ 是一个用 Rust 编写的单一可执行文件,通过 `xerj autoindex <目录>` 一条命令即可索引整个文件夹。它会自动识别文件类型,为每类数据集创建可查询的索引,覆盖源代码(使用 tree-sitter 解析,保留符号和行号)、CSV、JSON、YAML、SQLite、PDF、Office 文档、邮件和日志等,无需编写 schema 或配置数据管道。
- xerj 可以免费使用吗?用的什么许可证?
- xerj 以 Apache-2.0 许可证开源。用于商业产品前,请先确认许可证条款。
- xerj 还在维护吗?
- 活跃维护中。xerj 最近一次提交是在 2026年10月19日。
- xerj 适合用来做什么?
- 让编码 agent 直接检索代码库中的具体函数,而不是逐个读取整文件。 在本地文档上构建 RAG 或代码库问答,无需单独部署向量数据库。 在源码树中查询危险调用模式或敏感信息,辅助安全审计。 在单机上替代自建 Elasticsearch 进行日志分析。
- xerj 怎么安装和运行?
- 下载并安装二进制文件 启动本地开发服务器(无TLS、无认证): xerj --insecure --data-dir ./data & 为你选择的文件夹建立索引: xerj autoindex ~/my-project 对已索引的文件夹运行搜索查询: xerj search "how do we rotate the WAL segment"
- 在哪里获取 xerj?
- 源代码和安装说明在 GitHub 上:https://github.com/xerj-org/xerj
概要由 AI 根据项目 README 生成;GitHub 数据每日更新。
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