zg Faoliyat yuritmoqda

zg（zvec-grep） — Zvec AI tomonidan ochiq kodda yaratilgan, mahalliy ishlashga ustuvorlik beruvchi, ishlab chiquvchilar va AI Agentlar uchun yagona qidiruv infratuzilmasi. Ushbu vosita ripgrep aniq moslashtirishini, BM25 leksik qidiruvini va vektorli semantik qidiruvni birlashtirib, tabiiy til maqsadi bilan kod yoki hujjatlardagi haqiqiy ifodalar o‘rtasidagi lug‘aviy tafovutni bartaraf etadi hamda noaniq izlanishdan aniq topishgacha bo‘lgan to‘liq qidiruv zanjirini ta’minlaydi. zg fayllarni skanerlash, Embedding, indekslash va qidirishni sukut bo‘yicha to‘liq mahalliy qurilmada bajaradi. Unda yengil qurilma modeli mavjud bo‘lib, GPU yoki tashqi xizmat talab qilinmaydi, shu bilan birga maxfiylik va samaradorlikni ta’minlaydi.

WeChat’da kuzatib, “开源” deb javob yuboring va AI ochiq kod loyihalari guruhiga qo‘shiling
Semantik qidiruv: tabiiy til maqsadi asosida kod va hujjatlardagi tegishli tarkibni topadi, kalit so‘zlarni oldindan aniq bilish shart emas.
BM25 qidiruvi: matn bo‘laklarini so‘z chastotasiga asoslangan vaznlash orqali relevanti bo‘yicha saralaydi va eng mos natijalarga tezda yo‘naltiradi.
Gibrid qidiruv: semantik vektor va BM25 orqali bir nechta natijalarni birgalikda chaqiradi, RRF yordamida takrorlarni birlashtirib, yagona tartibda saralaydi.
ripgrep aniq moslashtirishi: ma’lum belgi, funksiya nomi, konfiguratsiya kaliti yoki matn andozalarini to‘liq va aniq tekshiradi.
Bir nechta formatdagi tarkibni ajratib olish: kod belgilari iyerarxiyasi, hujjat bo‘limlari tuzilishi va ma’lumotlar fayllarini avtomatik tahlil qiladi, joylashuv metama’lumotlarini saqlaydi.
Mahalliy qurilmadagi Embedding: 11 ta yengil model mavjud, sukut bo‘yicha qurilmada ishlaydi, GPU yoki ma’lumotlarni yuklash talab qilinmaydi.
O‘rnatilgan indeks xotirasi: Zvec jarayon ichidagi ma’lumotlar bazasi asosida vektor va BM25 indekslarini yaratadi, alohida xizmatni joylashtirish shart emas.
Inkremental indeks yangilanishi: dastlabki tuzishdan keyin faqat o‘zgargan tarkibni qayta ishlaydi, indeks turli qidiruvlar va Agent vazifalarida uzoq muddat qayta ishlatilishi mumkin.
CLI + MCP ikki kirish nuqtasi: insonlar uchun buyruq qatori interfeysini, Codex, Cursor kabi Agentlar uchun esa MCP protokoli orqali chaqirish imkonini taqdim etadi.
Agent bilan avtomatik integratsiya: zg install mahalliy qurilmada o‘rnatilgan Agentlarni avtomatik aniqlaydi va MCP konfiguratsiyasini yakunlaydi.

O‘rnatish: npm install -g @zvec/zvec-grep orqali zg vositasini global o‘rnating.
Konfiguratsiya: zg install buyrug‘i mahalliy qurilmada o‘rnatilgan Codex, Cursor kabi Agentlarni avtomatik aniqlaydi va MCP integratsiyasini yakunlaydi.
Indeks yaratish: maqsadli repozitoriy katalogiga kiring va kod hamda hujjatlar uchun mahalliy semantik va BM25 indekslarini yaratish maqsadida zg index buyrug‘ini bajaring.
CLI orqali qidirish: terminalda zg query --human "Savolingiz" buyrug‘i yordamida mahalliy tarkibni tabiiy tilda qidiring.
Agent orqali qidirish: ulangan Agentda bevosita tabiiy tilda savol bering, Agent esa qidiruvni bajarish uchun MCP orqali zg ni avtomatik chaqiradi.

Yagona qidiruv paradigmasi: semantik aniqlash, BM25 saralashi va ripgrep aniq moslashtirishini yagona to‘liq qidiruv zanjiriga birlashtiradi hamda noaniq maqsaddan belgini tekshirishgacha bo‘lgan barcha jarayonni qamrab oladi.
Agentlar uchun tabiiy loyihalash: MCP protokoli orqali asosiy Agentlar bilan chuqur integratsiyalanadi; amaliy sinovlarda vosita chaqiruvlari va Token sarfini 40% dan ko‘proqqa kamaytirishi mumkin.
Mahalliy ishlashga ustuvor maxfiylik: fayllarni skanerlash, Embedding, indekslash va qidirish sukut bo‘yicha to‘liq qurilmada bajariladi, hech qanday tarkibni yuklash talab qilinmaydi.
Qurilmadagi yengil modellar: 11 ta qurilmadagi Embedding modeli mavjud, sukut bo‘yicha atigi 16M parametr bilan ishlaydi, GPU yoki masofaviy API talab qilinmaydi.
O‘rnatilgan, bog‘liqliksiz xotira: Zvec jarayon ichidagi ma’lumotlar bazasi asosida vektor va BM25 indekslarini yaratadi, alohida ma’lumotlar bazasi xizmatini joylashtirish va boshqarish shart emas.
Inkremental indeksdan qayta foydalanish: dastlabki tuzishdan keyin faqat o‘zgargan tarkibni qayta ishlaydi, bir indeks CLI va bir nechta Agent vazifalari tomonidan uzoq muddat birgalikda ishlatilishi mumkin.
Tuzilmali tarkibni ajratib olish: kod belgilari iyerarxiyasi, hujjat bo‘limlari tuzilishi va metama’lumotlarni avtomatik tahlil qiladi, natijalarni topish va tekshirish imkonini beradi.
Agentlarni bir buyruq bilan integratsiyalash: zg install mahalliy Codex, Cursor, Claude Code va boshqalarni avtomatik aniqlaydi hamda MCP konfiguratsiyasini yakunlaydi.

GitHub repozitoriyasi: https://github.com/zvec-ai/zvec-grep

Kod bazasida maqsadni izlash: ishlab chiquvchi yoki Agent biznes hodisasini tabiiy tilda tasvirlaydi, zg esa semantik qidiruv orqali koddagi hydratePreferences yoki hujjatlardagi ”hisobni avtorizatsiya qilish va tasdiqlash” bilan bog‘liq amalga oshirishni topadi.
Nosozlikni aniqlash va asosiy sababni tahlil qilish: xato jurnali yoki foydalanuvchi fikrining noaniq tavsifiga duch kelganda, Agent zg semantik qidiruvi orqali tegishli kod yo‘llari, konfiguratsiya fayllari va hujjat izohlarini tezda aniqlaydi, ko‘p bosqichli qidiruv hamda aloqasiz fayllarni o‘qishni kamaytiradi.
Fayllararo kodni tushunish: katta kod bazasida muayyan funksiyaning to‘liq amalga oshirilishini tushunishda tabiiy tildagi savol orqali modullar va tillar kesimida tegishli funksiyalar, interfeys ta’riflari va chaqiruv munosabatlarini olish mumkin, katalog daraxtini qo‘lda ko‘rib chiqish zarurati yo‘qoladi.
Mahalliy bilim bazasi bilan savol-javob: texnik hujjatlar, tadqiqot materiallari, qaydlar va boshqa Markdown yoki matn fayllarini indekslagandan so‘ng, tabiiy tildagi so‘rov orqali aniq javoblarni tezda olish, manba fayli va muayyan bo‘lim joylashuvini birga ko‘rsatish mumkin.