Flamehaven FileSearch — सेल्फ-होस्ट किया जा सकने वाला ओपन सोर्स RAG दस्तावेज़ खोज इंजन

🔥Flamehaven FileSearch

• Flamehaven FileSearch एक सेल्फ-होस्ट किया जा सकने वाला ओपन सोर्स semantic search engine है, जो किसी को भी 5 मिनट में document-based RAG(Retrieval-Augmented Generation) सिस्टम बनाने में सक्षम बनाता है।
• यह Python, FastAPI, SQLite पर आधारित है, और Google Gemini Embedding का उपयोग करके PDF/DOCX/TXT/MD जैसे विभिन्न दस्तावेज़ों में natural language query answering करता है।

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इसे क्यों बनाया गया?

• अधिकांश ओपन सोर्स RAG implementations Colab या Jupyter वातावरण में अच्छी तरह चलती हैं, लेकिन वास्तविक सर्वर पर तैनात करके चलाने के लिए उनकी संरचना जटिल होती है या स्थिरता कम होती है।
• Flamehaven FileSearch को “वास्तव में काम करने वाला lightweight RAG stack” के लक्ष्य के साथ डिज़ाइन किया गया है, ताकि शोधकर्ता, startup और व्यक्तिगत डेवलपर कोई भी अपने डेटा के साथ semantic search का तुरंत प्रयोग कर सके।

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इस पर ध्यान क्यों देना चाहिए?

• पूर्ण स्वायत्तता: यह किसी बाहरी सर्वर या cloud पर निर्भर नहीं करता, और सारा डेटा लोकल में स्टोर होता है।
• डेवलपर-केंद्रित संरचना: Python SDK + REST API, FastAPI-आधारित Swagger दस्तावेज़ स्वतः उपलब्ध।
• PyPI पैकेज वितरण: PyPI से तुरंत इंस्टॉल किया जा सकता है — pip install flamehaven-filesearch[api] की एक लाइन से पूरी तरह स्वचालित इंस्टॉलेशन।
• तुरंत चलाने योग्य: इंस्टॉलेशन के बाद flamehaven-api कमांड से तुरंत सर्वर शुरू करें, और ब्राउज़र में /docs के जरिए API टेस्ट करें।
• विस्तारयोग्यता: SQLite storage, plugin architecture, Docker deployment support।
• शिक्षा/शोध के अनुकूल: Gemini embeddings का उपयोग करता है, इसलिए नवीनतम LLM-आधारित semantic search अभ्यास के लिए आदर्श है।

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इसमें क्या शामिल है? (मुख्य बिंदु)

• Python SDK: from flamehaven_filesearch import FlamehavenFileSearch

  → document upload / search / store management की सभी सुविधाएँ उपलब्ध।

• REST API: /upload, /search, /stores endpoints + Swagger UI।

• Docker समर्थन: docker run -e GEMINI_API_KEY=... -p 8000:8000 flamehaven/filesearch:latest

• संरचना: core(엔진) / api(FastAPI) / data(SQLite) / examples / docs

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जल्दी आज़माएँ

1️⃣ PyPI पैकेज

Flamehaven FileSearch को PyPI के माध्यम से सीधे इंस्टॉल किया जा सकता है।

नवीनतम संस्करण देखें: https://pypi.org/project/flamehaven-filesearch

pip install flamehaven-filesearch[api]  

2️⃣ इंस्टॉलेशन

pip install flamehaven-filesearch[api]  
export GEMINI_API_KEY="your-google-gemini-key"  
flamehaven-api  
  

3️⃣ दस्तावेज़ अपलोड और खोज

curl -X POST "http://localhost:8000/upload"; -F "file=@handbook.pdf"  
curl "http://localhost:8000/search?q=vacation+policy";  
  

4️⃣ SDK उपयोग उदाहरण

from flamehaven_filesearch import FlamehavenFileSearch  
fs = FlamehavenFileSearch()  
fs.upload_file("handbook.pdf")  
print(fs.search("vacation policy")["answer"])  
  

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प्रदर्शन और स्पेक

• पर्यावरण: Ubuntu 22.04 / 2vCPU / 4GB RAM / SSD
• 10MB PDF अपलोड → लगभग 5 सेकंड
• औसत खोज प्रतिक्रिया → 2 सेकंड (जब 5 sources उद्धृत हों)
• store delete/create → 1 सेकंड के भीतर
• storage overhead → दस्तावेज़ आकार का लगभग 5 %

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रोडमैप

• v1.1 : caching और quota management
• v1.2 : batch search + WebSocket streaming
• v2.0 : बहुभाषी दस्तावेज़ समर्थन, analytics dashboard
• आगे : Pinecone/Weaviate vectorDB integration, OCR, collaborative store

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लाइसेंस

• MIT License (पूरी तरह ओपन सोर्स)

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🛡️ Flamehaven Github सुरक्षा और अकाउंट सूचना

हाल ही में Flamehaven GitHub अकाउंट (यह मुख्य अकाउंट) पर संदिग्ध login प्रयास पाए गए, जिसके कारण अकाउंट फिलहाल निलंबित स्थिति में है। वर्तमान में GitHub security team के साथ मिलकर समस्या की जाँच की जा रही है।

इस घटना के चलते - dir2md, flashrecord, crom-efficient, Arr-medic-cyp3a4 आदि शामिल अकाउंट्स का उपयोग फिलहाल अस्थायी रूप से रोक दिया गया है।

उपयोगकर्ताओं को हुई असुविधा के लिए हम sincerely क्षमा चाहते हैं, और सुरक्षा जाँच पूरी होने तक कृपया थोड़ा धैर्य रखें।