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讨论总结

这个讨论是关于一个名为lfind的自然语言文件查找器，它使用LLMs构建。大家从多个方面展开讨论，包括工具的功能（如是否基于文件内容查找、能否查找特定文件等）、与其他工具（如Windows搜索）的比较、存在的问题（如存储嵌入向量的困难）、优化建议（如添加UI、批量处理搜索进程等）以及一些技术相关的话题（如嵌入模型、向量数据库）等。整体氛围比较积极，大家积极提出问题、给出建议或分享经验。

主要观点

  1. 👍 lfind是一个使用LLMs构建的自然语言文件查找器，可多语言查询且有GitHub地址和安装方式，模型可切换
    • 支持理由：创建者的介绍以及其提供的工具使用相关信息。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 嵌入模型在文件查找场景下有速度优势，但存储大量嵌入向量存在复杂度和速度问题，向量数据库可解决存储问题且生成嵌入向量更快
    • 正方观点：通过具体的技术分析对比，阐述嵌入模型速度快，向量数据库在存储和生成向量方面的优势。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 对于lfind这个工具，添加功能调用和BM25有助于文件内容搜索
    • 解释：Position_Emergency指出这样做可避免将整个文件放入LLM上下文，对文件内容搜索很有用。
  4. 💡 lfind比Windows搜索强大很多，Windows搜索在查找特定文件时功能欠佳
    • 解释：avrboi对比后认为lfind更强大，Mahrkeenerh1分享了自己在Windows搜索失败而lfind成功的经历。
  5. 💡 不理解lfind项目的意义，认为其基于文件名查找与已有搜索方式无区别，若能直接读取文件内容才有潜力
    • 解释：chen_koneko提出该观点，认为目前该项目类似Unix查找功能，与现有搜索方式相比优势不明显。

金句与有趣评论

  1. “😂 It works really great I love it!”
    • 亮点：简洁地表达了对lfind工具的喜爱和肯定。
  2. “🤔 I’m sorry if that sounds like a stupid comment, but I really don’t see the point of the project.”
    • 亮点：虽然表示自己的观点可能愚蠢，但直接表达了对项目意义的质疑。
  3. “👀 Infinitely more powerful than whatever hot garbage windows search is. Kudos!”
    • 亮点：通过与Windows搜索对比，强烈地表达出对lfind的赞赏。
  4. “😉 Slovak, but close :)”
    • 亮点：在关于捷克语相关本地模型的讨论中，简洁地给出了相近语言的信息。
  5. “💡 This is now built into windows search, if you are using the Dev Build. It’s been great.”
    • 亮点：提供了关于Windows开发版本中类似功能的信息。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大部分评论者对lfind工具表示认可、提出改进建议或者分享积极的使用体验。主要分歧点在于部分人对项目的意义存在质疑，如认为其功能与现有搜索方式区别不大，可能的原因是对项目功能理解不够深入或者从不同的使用场景和需求出发看待该工具。

趋势与预测

  • 新兴话题：在未来可能会有更多关于lfind功能扩展（如查找特定主题下最大文件、考虑文件日期属性等）的讨论，以及如何进一步优化搜索速度和存储方面的话题。
  • 潜在影响：如果lfind能够不断优化并实现更多功能扩展，可能会对文件查找领域产生一定影响，为用户提供一种新的文件查找方式，也可能促使其他类似工具进行改进或创新。

详细内容：

标题：关于“lfind：使用 LLMs 的自然语言文件查找器”的热门讨论

在 Reddit 上，一篇关于“lfind：使用 LLMs 的自然语言文件查找器”的帖子引起了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论。

帖子主要讨论了这个文件查找器的功能、优势以及可能存在的问题。讨论的方向主要集中在其与传统文件搜索方式的比较、技术实现的细节以及潜在的优化空间等。

文章将要探讨的核心问题是：这种基于自然语言和 LLMs 的文件查找器在实际应用中的效果究竟如何，以及它与其他传统或新兴技术在文件搜索方面的优劣对比。

讨论焦点与观点分析

有人认为这是一个嵌入模型可以提供与 LLMs 相似质量结果的典型用例，而且速度快 1 - 2 个数量级。还提到可以在后台预先编码文件名并将嵌入存储在向量数据库中，能大幅提高运行效率。但也有人指出避免大型向量数据库的问题，认为计算所有嵌入在运行时不是更快的解决方案。

有用户提出可以在创建文件时让 LLM 对其进行简短总结并存储为嵌入，还有用户建议增加诸如模糊术语搜索和 BM25 等功能调用以增强文件内容搜索能力。

有人认为这种查找器仅基于文件名的搜索方式意义不大，而另有人表示在只记得上下文而不记得确切名称时，LLM 能够建立联系找到所需文件。

一些用户分享了个人经历，比如有人曾因 Windows 搜索无法找到所需文件而开发了这个工具，还有人表示自己的版本速度是当前版本的 2 倍但只是全文件搜索。

关于是否使用嵌入模型还是 LLMs 也存在争议，有人认为嵌入模型更适合，而开发者表示存储文件名比嵌入更节省空间，但后来又打算在系统中实现真正的 RAG 以优化功能。

总的来说，讨论中存在共识，即都在关注如何提高文件搜索的效率和准确性。一些独特的观点，如结合多种技术的思路，丰富了讨论。