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QMD - 로컬에서 실행되는 AI 기반 문서 검색 엔진

마크다운 노트, 회의록, 문서를 인덱싱하고 AI로 검색할 수 있는 로컬 검색 엔진

↗ 원본 링크

#검색엔진#로컬AI#문서관리#임베딩#CLI

QMD란?

QMD는 개인 문서, 노트, 회의록 등을 로컬에서 검색할 수 있는 AI 기반 검색 엔진입니다. 모든 처리가 로컬에서 이루어지므로 개인정보 걱정 없이 사용할 수 있습니다.

주요 특징

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3단계 검색: BM25 키워드 검색 + 벡터 의미 검색 + LLM 재순위화

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완전한 로컬 실행: node-llama-cpp를 통해 GGUF 모델 사용

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AI 에이전트 친화적: JSON, 파일 출력 형식 지원

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MCP 서버 지원: 에이전트 워크플로우에 통합 가능

빠른 시작

설치

bash

# npm으로 전역 설치
npm install -g @tobilu/qmd

# 또는 Bun으로 설치
bun install -g @tobilu/qmd

# 직접 실행도 가능
npx @tobilu/qmd ...

컬렉션 추가

bash

# 노트, 회의록, 문서 폴더를 컬렉션으로 추가
qmd collection add ~/notes --name notes
qmd collection add ~/Documents/meetings --name meetings
qmd collection add ~/work/docs --name docs

컨텍스트 추가 (중요!)

bash

# 검색 결과에 맥락을 제공하는 핵심 기능
qmd context add qmd://notes "개인 노트와 아이디어"
qmd context add qmd://meetings "회의 기록"
qmd context add qmd://docs "업무 문서"

임베딩 생성 및 검색

bash

# 의미 검색을 위한 임베딩 생성
qmd embed

# 다양한 검색 방법
qmd search "프로젝트 일정"          # 빠른 키워드 검색
qmd vsearch "배포 방법"             # 의미 검색
qmd query "분기 계획 프로세스"      # 하이브리드 + 재순위화 (최고 품질)

문서 가져오기

bash

# 특정 문서 가져오기
qmd get "meetings/2024-01-15.md"

# docid로 가져오기
qmd get "#abc123"

# 패턴으로 여러 문서 가져오기
qmd multi-get "journals/2025-05*.md"

AI 에이전트와 함께 사용

bash

# LLM을 위한 구조화된 결과
qmd search "인증" --json -n 10

# 임계값 이상의 모든 관련 파일 나열
qmd query "에러 처리" --all --files --min-score 0.4

# 전체 문서 내용 가져오기
qmd get "docs/api-reference.md" --full

왜 QMD를 사용해야 할까?

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개인정보 보호: 모든 데이터가 로컬에 저장됨

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강력한 검색: 키워드, 의미, AI 재순위화를 결합

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에이전트 통합: AI 워크플로우에 바로 사용 가능

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간편한 설치: npm/bun으로 간단히 설치

개인 지식 관리 시스템이나 팀의 문서 검색 도구로 활용하기에 완벽한 솔루션입니다.