FLAMEHAVEN FileSearch v1.3.1 – remoção das dependências de ML e grande reformulação do mecanismo de busca semântica

O FLAMEHAVEN FileSearch é um projeto open source que começou com a pergunta:
👉 “Será que dá para tornar um RAG de busca de documentos leve, reproduzível e totalmente self-hosted?”

Atualmente, com ⭐ 81 stars / 🍴 11 forks, é um projeto pequeno, mas que vem mantendo melhorias claras a cada release.

Esta release v1.3.1 não é apenas um acréscimo de funcionalidades,
👉 é uma atualização que quebra a premissa de que “busca semântica = stack pesada de ML”.

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🔍 Resumo do projeto em uma linha

• Mecanismo de busca RAG self-hosted

• Ao enviar documentos (PDF/DOCX/MD/TXT), oferece busca por palavra-chave + semântica + híbrida

• Funciona localmente sem banco vetorial externo

• Pode ser executado em menos de 3 minutos com uma única linha de Docker

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✨ Principais atualizações da v1.3.1 (pontos que os desenvolvedores vão gostar)
1️⃣ Remoção completa das dependências de ML (a maior mudança)

• Remoção completa de sentence-transformers / torch

• Introdução do DSP v2.0 (Deterministic Semantic Projection), implementado internamente

• ✔️ geração de vetores < 1ms

• ✔️ sem atraso na inicialização (antes 2 minutos → agora imediato)

• É busca semântica, mas opera de forma determinística sem frameworks de ML

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2️⃣ Otimização de memória e desempenho

• Quantização de vetores em int8
  → redução de 75% no uso de memória

• Mais de 30% de ganho de velocidade no cálculo de similaridade por cosseno

• Mais de 90% de compressão de metadados (Gravitas-Pack)

• Pode ser operado sem dificuldades até em servidor pessoal / VM interna da empresa

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3️⃣ Expansão dos modos de busca

• Suporte aos modos de busca keyword / semantic / hybrid

• Inclui correção de typos + refinamento de query

• Totalmente backward-compatible com a API existente

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4️⃣ Estabilidade e confiabilidade

• Migração do framework de testes de pytest → unittest

• 19/19 testes aprovados (0.33s)

• Eliminação de timeouts e instabilidade no CI

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🔐 Funcionalidades de produção que continuam mantidas

• Autenticação baseada em API Key e gerenciamento de permissões

• Rate limiting / Audit log

• Batch search (1~100 queries)

• Cache Redis opcional

• Métricas do Prometheus

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👀 Especialmente indicado para

• Equipes que precisam de um RAG local para busca de documentos internos

• Ambientes em que é difícil subir dados para um SaaS externo (como Pinecone)

• Desenvolvedores na fase de “o PoC funcionou, mas como operar isso em produção?”

• Engenheiros que priorizam reprodutibilidade / custo / controle

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🔗 GitHub

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

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Opiniões, feedback e PRs são todos bem-vindos.