Ищет по смыслу, а не по буквам. Бесплатная замена платным ИИ-читалкам.
Обычный поиск через grep или Ctrl+F бесполезен, если вы ищете «расходы», а в документе написано «затраты». Корпорации предлагают решать это подписками на PDF-сервисы с ИИ, но есть путь изящнее.
Инструмент Semtools на Rust превращает ваш терминал в локальный поисковый движок. Он понимает контекст, умеет «проглатывать» PDF, DOCX и презентации, а затем выдавать ответы на вопросы по этим файлам.
Для тех, кто работает с большими объемами текстов, это способ сэкономить часы рутины. Если вы не боитесь консоли - этот инструмент станет вашим основным фильтром информации.
Что умеет Semtools
Инструмент разбит на четыре логических блока:
- parse - превращает PDF и DOCX в чистый Markdown (использует LlamaParse).
- search - локальный поиск по смыслу (эмбеддинги считаются на вашей машине).
- ask - ИИ-агент, который читает ваши файлы и отвечает на вопросы.
- workspace - создание индексов для мгновенной работы с огромными папками.
Установка и подготовка
Инструмент написан на Rust, поэтому работает быстро. Проще всего поставить через Cargo:
cargo install semtools
Для полноценной работы (парсинга PDF и умных ответов) понадобятся API-ключи LlamaCloud и OpenAI. Поиск по текстовым файлам работает полностью бесплатно и локально. Ключи лучше сразу прописать в переменные окружения:
export LLAMA_CLOUD_API_KEY="ваш_ключ"
export OPENAI_API_KEY="ваш_ключ"
Сценарий 1: Быстрый поиск по смыслу
Допустим, у вас есть папка с заметками в .txt. Вы хотите найти всё, что касается «безопасности», даже если само слово не встречается.
semtools search "защита данных" *.txt --max-distance 0.3 --n-lines 5
Здесь --max-distance определяет строгость: чем меньше число, тем точнее совпадение по смыслу. Параметр --n-lines покажет 5 строк контекста вокруг найденного куска. Никаких баз данных и сложных настроек - просто поиск «из коробки».
Сценарий 2: Допрашиваем PDF-отчеты
Это киллер-фича. Мы можем связать парсинг и ИИ-агента одной цепочкой. Например, нужно вытащить суть из пачки свежих исследований:
semtools parse research/*.pdf | xargs semtools ask "Какие ключевые выводы в этих работах?"
Что здесь происходит:
- parse отправляет PDF на обработку и получает структурированный текст.
- xargs передает этот текст в модуль ask.
- ИИ анализирует содержимое и выдает краткую выжимку.
Да, за парсинг и LLM придется «заплатить» токенами API, но это в разы дешевле и быстрее, чем скармливать файлы веб-интерфейсам по одному.
Сценарий 3: Работа с большими архивами (Workspaces)
Если файлов тысячи, каждый раз пересчитывать их смысл долго. Для этого есть воркспейсы. Они кэшируют векторы (цифровые отпечатки смысла) в папке ~/.semtools/.
semtools workspace use my-archive
export SEMTOOLS_WORKSPACE=my-archive
semtools search "криптовалюты" ./large_dir/*.txt
Теперь при повторном поиске результат будет мгновенным. Если вы добавите новый файл в папку, Semtools поймет это и доиндексирует только его.
Ограничения и нюансы
Главный минус - зависимость от внешних API для парсинга сложных PDF. Пока нет качественного локального движка, который бы так же хорошо понимал таблицы и графики в PDF, как LlamaParse. Однако сам поиск (search) полностью приватен и работает на вашей видеокарте или процессоре.
Интерфейс чисто текстовый. Здесь нет красивых графиков, только сухой вывод в консоль или JSON. Для автоматизации - идеально, для любителей «красивого» - может быть непривычно.
Вердикт
Semtools - это швейцарский нож для тех, кто живет в терминале и работает с данными. Он не пытается заменить собой всё, а просто хорошо делает одну задачу: находит иголку в стоге сена, используя семантику, а не регулярные выражения.
Пользуетесь ли вы локальным поиском или по старинке доверяете всё облачным чат-ботам?
Источник: Semtools на GitHub
🔔 Понравился разбор утилиты? Подписывайтесь на КликХак - здесь мы приручаем софт и заставляем железо работать на владельца, а не на корпорации.