FLAMEHAVEN FileSearch v1.3.1 – Eliminación de dependencias de ML y gran rediseño del motor de búsqueda semántica

FLAMEHAVEN FileSearch es un proyecto open source que comenzó con la pregunta:
👉 “¿Se puede hacer que un RAG para búsqueda de documentos sea ligero, reproducible y completamente self-hosted?”

Actualmente tiene ⭐ 81 stars / 🍴 11 forks; es un proyecto pequeño, pero ha mantenido mejoras claras en cada release.

Este lanzamiento v1.3.1 no es solo una simple adición de funciones,
👉 es una actualización que rompe la idea de que “búsqueda semántica = stack pesado de ML”.

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🔍 Resumen del proyecto en una línea

• Motor de búsqueda RAG self-hosted

• Al subir documentos (PDF/DOCX/MD/TXT), ofrece búsqueda por palabras clave + semántica + híbrida

• Funciona localmente sin una base de datos vectorial externa

• Puede ejecutarse en menos de 3 minutos con una sola línea de Docker

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✨ Actualizaciones clave de v1.3.1 (puntos que les gustarán a los desarrolladores)
1️⃣ Eliminación total de dependencias de ML (el cambio más grande)

• Eliminación completa de sentence-transformers / torch

• Introducción de DSP v2.0 (Deterministic Semantic Projection), implementado internamente

• ✔️ generación de vectores < 1 ms

• ✔️ sin latencia de inicialización (antes 2 minutos → ahora inmediato)

• Es búsqueda semántica, pero funciona de forma determinista sin frameworks de ML

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2️⃣ Optimización de memoria y rendimiento

• Cuantización de vectores int8
  → 75% menos uso de memoria

• Más de 30% de mejora en velocidad del cálculo de similitud coseno

• Más de 90% de compresión de metadatos (Gravitas-Pack)

• Puede operarse sin problema incluso en un servidor personal o una VM interna

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3️⃣ Expansión de modos de búsqueda

• Soporte para modos de búsqueda keyword / semantic / hybrid

• Incluye typo correction + query refinement

• Totalmente backward-compatible con la API existente

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4️⃣ Estabilidad y confiabilidad

• El framework de pruebas cambió de pytest → unittest

• 19/19 pruebas aprobadas (0.33s)

• Eliminación de timeouts e inestabilidad en CI

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🔐 Funciones de producción que se mantienen

• Autenticación y gestión de permisos basadas en API Key

• Rate limiting / Audit log

• Batch search (1~100 queries)

• Caché opcional con Redis

• Métricas de Prometheus

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👀 Especialmente adecuado para

• Equipos que necesitan un RAG local para búsqueda de documentos internos

• Entornos donde es difícil subir datos a un SaaS externo (como Pinecone)

• Desarrolladores que están en la etapa de “el PoC ya funciona, pero ¿cómo lo operamos?”

• Ingenieros que priorizan reproducibilidad / costos / control

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🔗 GitHub

👉 https://github.com/flamehaven01/Flamehaven-Filesearch

---Si lo pruebas y te resulta útil, dejar una ⭐ sería de gran ayuda.
Se agradecen opiniones, feedback y PR.