QMD - क्विक Markdown सर्च

• व्यक्तिगत नोट्स, तकनीकी दस्तावेज़, मीटिंग नोट्स आदि जैसे विभिन्न Markdown-आधारित दस्तावेज़ों को लोकल में खोजने के लिए विकसित किया गया हल्का CLI सर्च इंजन
• BM25 full-text search, vector semantic search, और LLM reranking (re-ranking) को मिलाने वाली hybrid search pipeline
• सभी ऑपरेशन लोकल environment में ही चलते हैं, इसलिए निजी जानकारी के लीक हुए बिना AI-स्तर की search quality मिलती है
• 3 तरह के search mode सपोर्ट
  • search: BM25-आधारित keyword search
  • vsearch: embedding-आधारित semantic search
  • query: दोनों तरीकों को मिलाकर LLM से rerank करने वाला सबसे उच्च गुणवत्ता वाला mode
• MCP(Model Context Protocol) server built-in है, इसलिए Claude जैसे LLM-आधारित workflow के साथ सीधे इंटीग्रेशन संभव
• node-llama-cpp के जरिए सभी मॉडल on-device चलाए जाते हैं
  • embeddinggemma-300M, qwen3-reranker-0.6B, Qwen3-1.7B जैसे GGUF format models अपने-आप डाउनलोड और cache हो जाते हैं
• search quality को बेहतर बनाने के तरीके
  • यूज़र की search request पर Qwen3-1.7B मॉडल से query expansion किया जाता है
  • SQLite FTS5 और sqlite-vec के जरिए parallel search चलती है
  • Reciprocal Rank Fusion (RRF) से results को मिलाया जाता है
  • Qwen3-Reranker से document relevance का फिर से मूल्यांकन किया जाता है
  • ranking के अनुसार weight adjustment करके accuracy और semantic similarity का संतुलन बनाए रखा जाता है
• TypeScript में लिखा गया है और Bun runtime पर आधारित है. इंडेक्स SQLite database में स्टोर होता है
• MIT लाइसेंस
• Shopify के संस्थापक और CEO Tobi Lütke का open source

उपयोग उदाहरण

# Install globally  
bun install -g https://github.com/tobi/qmd  
  
# Create collections for your notes, docs, and meeting transcripts  
qmd collection add ~/notes --name notes  
qmd collection add ~/Documents/meetings --name meetings  
qmd collection add ~/work/docs --name docs  
  
# Add context to help with search results  
qmd context add qmd://notes "Personal notes and ideas"  
qmd context add qmd://meetings "Meeting transcripts and notes"  
qmd context add qmd://docs "Work documentation"  
  
# Generate embeddings for semantic search  
qmd embed  
  
# Search across everything  
qmd search "project timeline"           # Fast keyword search  
qmd vsearch "how to deploy"             # Semantic search  
qmd query "quarterly planning process"  # Hybrid + reranking (best quality)  
  
# Get a specific document  
qmd get "meetings/2024-01-15.md"  
  
# Get a document by docid (shown in search results)  
qmd get "#abc123"  
  
# Get multiple documents by glob pattern  
qmd multi-get "journals/2025-05*.md"  
  
# Search within a specific collection  
qmd search "API" -c notes  
  
# Export all matches for an agent  
qmd search "API" --all --files --min-score 0.3