Unified multimodal retrieval. Fast, flexible, all-in-one.
FauniSearch
FauniSearch 是一个本地优先的多模态检索系统。
当前阶段已经具备真实链路和最小 UI 闭环,但仍然以研发和验证为主。
Features
- 以文搜索:以文本作为查询,在同一库中检索图片、文档页和视频片段相关内容
- 以图搜索:支持上传单张查询图片,也支持把库内
image/document_page结果对象直接复用为新的 query image - 以视频搜索:支持上传本地查询视频、指定时间范围的视频片段查询,以及把库内
video_segment直接复用为新的查询视频片段 - 以文档搜索:支持上传 PDF、整份文档查询、页范围查询,以及把库内
document_page结果对象直接复用为新的查询文档
Quick Start
- 初始化仓库环境
- 启动本地服务
Docs
项目结构
主要目录:
src/:Rust 主服务sidecar/:Python sidecar 与 modeld,模型运行和媒体处理ui/:应用界面tests/:共享测试与集成验证
Development Baseline
- 当前标准开发环境:
Linux/WSL2 + NVIDIA GPU - 当前主链:Rust 主服务 + modeld + Python sidecar + Qdrant + 最小 UI
- 当前模型策略:
local_sidecar配置目录驱动 modeld;默认加载ColQwen3.5-4.5B-v3,Qwen3-VL-Embedding-2B作为第二本地 backend - 当前阶段不使用 Docker、devcontainer 或 Nix
如果你准备修改能力边界或实现语义,先读对应 specs/ 下的事实源;如果你只是想跑起来或排障,优先从 docs/run-local.md 和 docs/troubleshooting.md 开始。