上万条消息10秒检索不漏MyContext本地搜索与问答实战指南混合检索可溯源答案【免费下载链接】mycontextMyContext is a local-first desktop app for everyday communication and knowledge work项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/my/mycontextMyContext 是一款本地优先local-first的桌面应用把散落在即时消息、文档、会议纪要里的上万条工作记录沉淀成可自然语言问答的个人上下文层。它的本地搜索与问答是核心能力全文检索、语义向量、知识图谱三路混合召回10 秒内在上万条消息中不漏关键信息且每个答案都能点回原始出处。一、为什么本地搜索值得选数据不出本机消息、索引、向量全部落在本地 SQLite 与本地向量库核心搜索不依赖云端⚡快到无感基于 SQLite FTS5 BM25 的全文索引在 20 万行语料上单次查询仅毫秒级——上万条消息远在 10 秒预算之内答案可溯源混合检索的每条结果都带来源标注哪一路召回、排第几名结论可一路点回原文消息二、快速上手从启动到第一次问答一键启动自动建索引打开 MyContext 并授权一个消息渠道后后台会增量采集数据并建立本地全文索引。索引未建好时UI 会明确提示正在建索引而不是假装搜到。第一次搜索是什么体验在搜索框输入自然语言比如上周谁确认了白名单方案会得到两种形态之一agent 可用→ 多轮检索后生成带引用的归纳答案agent 不可用→ 直接展示按相关性排序的原文列表约 20 条命中高亮、可跳转每一档能力降级都会在界面明示原因绝不静默降质也绝不编造答案。这套降级链的设计见 search.service.ts。三、混合检索三招做到快而全1. 全文检索BM25 中文两档词元中文搜索有个经典坑用二字词元bigram时换个词序就搜不到——原文是沙箱环境部署完成了查部署沙箱会 0 命中。MyContext 的答案是两档词元严格档bigram落空时才启用放宽档单字召回。放宽只在 0 结果时发生不牺牲精度而判断落空本身只要约 0.1ms。词元分档与召回逻辑见 bigram.ts、recall.ts。2. 语义检索向量相似度关键词一个没说过、但意思相近的内容交给向量召回。MyContext 的知识图谱模块kl-graph对消息切片与抽取出的事实建立向量索引支持纯向量 ANN 查询语义检索引擎见 engine.py。3. RRF 融合多路召回不偏科各路分数天然不可比BM25 是负分数、余弦在 [-1,1]、图谱另有置信度量纲。MyContext 采用RRFReciprocal Rank Fusion只看排名不看分数score Σ 1/(60 rank)——多路都认可的结果天然靠前没有需要调的权重结果确定可复现。融合实现与为什么这条排前面的调试信息见 fuse.ts。四、可溯源答案每个结论都能点回原文引用标注答案条目记录哪一路召回全文/向量/图谱 在该路排第几引用直接标在答案上完整追溯链图谱侧的/context接口返回一条事实 它的源消息块 关联实体 前后相邻消息即结论 → 原文的全链路概念性答案带社区引用如我最近参与了哪些项目这类问题答案附[Data: Communities (L1-12)]标注可继续下钻查看该主题社区的全部成员全部查询接口的字段说明见 query-api.md。五、进阶实战命令行里的知识图谱问答熟悉终端的用户可以直接用klCLI 做深度问答服务默认跑在本地 8200 端口kl ask 谁负责网络白名单 --phase2—— 混合检索 图谱游走可选 LLM 综合kl path 李强 杨帆—— 找出两人之间的最短关系路径kl timeline 网络白名单 --from 2026-06-01 --to 2026-07-01—— 一个主题的时间线回放kl global-search 我最近的任务是什么—— 基于社区摘要的概念级汇总完整用法与管道说明见 kl-graph/README.md。六、常见问题 FAQQ没有 agent 运行时、甚至离线还能搜吗A可以。本地全文索引独立工作agent 缺失时直接返回带高亮的召回列表降级原因在 UI 明示。Q为什么生成答案有时要等几秒A混合检索本身是毫秒级的等待主要花在 agent 的多轮检索与归纳上。实测一次跨消息 文档的汇总问题跑了 8 次检索因此 MyContext 不给 agent 设墙钟超时——掐断慢但有效的查询比多等几秒更糟。Q我的数据存在哪A全部在本地磁盘SQLite 数据仓消息 全文索引与本地向量库消息切片 / 实体 / 事实身份之间物理隔离。写在最后MyContext 的本地搜索与问答用BM25 两档词元 向量语义 RRF 融合解决了中文工作消息搜不准、搜不全的痛点又用引用标注与追溯链保证了每个答案可查证。数据留在本机、结果 10 秒可见、出处一键点回——这就是它作为个人上下文层的底气所在。【免费下载链接】mycontextMyContext is a local-first desktop app for everyday communication and knowledge work项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/my/mycontext创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 上万条消息10秒检索不漏：MyContext本地搜索与问答实战指南，混合检索+可溯源答案
上万条消息10秒检索不漏MyContext本地搜索与问答实战指南混合检索可溯源答案【免费下载链接】mycontextMyContext is a local-first desktop app for everyday communication and knowledge work项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/my/mycontextMyContext 是一款本地优先local-first的桌面应用把散落在即时消息、文档、会议纪要里的上万条工作记录沉淀成可自然语言问答的个人上下文层。它的本地搜索与问答是核心能力全文检索、语义向量、知识图谱三路混合召回10 秒内在上万条消息中不漏关键信息且每个答案都能点回原始出处。一、为什么本地搜索值得选数据不出本机消息、索引、向量全部落在本地 SQLite 与本地向量库核心搜索不依赖云端⚡快到无感基于 SQLite FTS5 BM25 的全文索引在 20 万行语料上单次查询仅毫秒级——上万条消息远在 10 秒预算之内答案可溯源混合检索的每条结果都带来源标注哪一路召回、排第几名结论可一路点回原文消息二、快速上手从启动到第一次问答一键启动自动建索引打开 MyContext 并授权一个消息渠道后后台会增量采集数据并建立本地全文索引。索引未建好时UI 会明确提示正在建索引而不是假装搜到。第一次搜索是什么体验在搜索框输入自然语言比如上周谁确认了白名单方案会得到两种形态之一agent 可用→ 多轮检索后生成带引用的归纳答案agent 不可用→ 直接展示按相关性排序的原文列表约 20 条命中高亮、可跳转每一档能力降级都会在界面明示原因绝不静默降质也绝不编造答案。这套降级链的设计见 search.service.ts。三、混合检索三招做到快而全1. 全文检索BM25 中文两档词元中文搜索有个经典坑用二字词元bigram时换个词序就搜不到——原文是沙箱环境部署完成了查部署沙箱会 0 命中。MyContext 的答案是两档词元严格档bigram落空时才启用放宽档单字召回。放宽只在 0 结果时发生不牺牲精度而判断落空本身只要约 0.1ms。词元分档与召回逻辑见 bigram.ts、recall.ts。2. 语义检索向量相似度关键词一个没说过、但意思相近的内容交给向量召回。MyContext 的知识图谱模块kl-graph对消息切片与抽取出的事实建立向量索引支持纯向量 ANN 查询语义检索引擎见 engine.py。3. RRF 融合多路召回不偏科各路分数天然不可比BM25 是负分数、余弦在 [-1,1]、图谱另有置信度量纲。MyContext 采用RRFReciprocal Rank Fusion只看排名不看分数score Σ 1/(60 rank)——多路都认可的结果天然靠前没有需要调的权重结果确定可复现。融合实现与为什么这条排前面的调试信息见 fuse.ts。四、可溯源答案每个结论都能点回原文引用标注答案条目记录哪一路召回全文/向量/图谱 在该路排第几引用直接标在答案上完整追溯链图谱侧的/context接口返回一条事实 它的源消息块 关联实体 前后相邻消息即结论 → 原文的全链路概念性答案带社区引用如我最近参与了哪些项目这类问题答案附[Data: Communities (L1-12)]标注可继续下钻查看该主题社区的全部成员全部查询接口的字段说明见 query-api.md。五、进阶实战命令行里的知识图谱问答熟悉终端的用户可以直接用klCLI 做深度问答服务默认跑在本地 8200 端口kl ask 谁负责网络白名单 --phase2—— 混合检索 图谱游走可选 LLM 综合kl path 李强 杨帆—— 找出两人之间的最短关系路径kl timeline 网络白名单 --from 2026-06-01 --to 2026-07-01—— 一个主题的时间线回放kl global-search 我最近的任务是什么—— 基于社区摘要的概念级汇总完整用法与管道说明见 kl-graph/README.md。六、常见问题 FAQQ没有 agent 运行时、甚至离线还能搜吗A可以。本地全文索引独立工作agent 缺失时直接返回带高亮的召回列表降级原因在 UI 明示。Q为什么生成答案有时要等几秒A混合检索本身是毫秒级的等待主要花在 agent 的多轮检索与归纳上。实测一次跨消息 文档的汇总问题跑了 8 次检索因此 MyContext 不给 agent 设墙钟超时——掐断慢但有效的查询比多等几秒更糟。Q我的数据存在哪A全部在本地磁盘SQLite 数据仓消息 全文索引与本地向量库消息切片 / 实体 / 事实身份之间物理隔离。写在最后MyContext 的本地搜索与问答用BM25 两档词元 向量语义 RRF 融合解决了中文工作消息搜不准、搜不全的痛点又用引用标注与追溯链保证了每个答案可查证。数据留在本机、结果 10 秒可见、出处一键点回——这就是它作为个人上下文层的底气所在。【免费下载链接】mycontextMyContext is a local-first desktop app for everyday communication and knowledge work项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/my/mycontext创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 RELATED READING
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