本地语义搜索笔记工具

在 CPU 上对本地笔记、PDF 和图片进行语义搜索，无需上传云端

痛点

知识工作者积累了大量本地笔记、PDF 和图片，但传统关键词搜索无法找到语义相关的内容。云端语义搜索工具又存在隐私顾虑。HN 上有人展示了在 CPU 上实现语义搜索的工具，说明用轻量模型在本地做跨模态搜索已经可行，但还不够易用。

方案

一个本地桌面应用，索引指定文件夹中的文本、PDF 和图片（通过 OCR/CLIP），提供自然语言查询，返回最相关的片段和文件。所有计算在本地 CPU 上进行，无需 GPU 或网络。

用户

研究者、律师、医生等需要处理大量本地文档的专业人士，以及注重隐私的个人用户。

MVP

选择文件夹并建立索引；支持文本、PDF、图片的混合搜索；自然语言查询；结果高亮与跳转；增量更新索引。

变现

一次性买断 + 高级功能（如多设备同步、团队共享索引）订阅。

为何现在

轻量级嵌入模型和向量库已经能在 CPU 上流畅运行，本地隐私优先的搜索需求增长；独立开发者可以避开与云端巨头的直接竞争。