FLAMEHAVEN FileSearch v1.3.1 – suppression des dépendances ML et refonte majeure du moteur de recherche sémantique

FLAMEHAVEN FileSearch est un projet open source né de la question suivante :
👉 « Peut-on rendre un RAG de recherche documentaire léger, reproductible et entièrement self-hosted ? »

Le projet compte actuellement ⭐ 81 stars / 🍴 11 forks. Modeste en taille, il a toutefois continué à apporter des améliorations nettes à chaque release.

Cette release v1.3.1 n’est pas une simple addition de fonctionnalités :
👉 c’est une mise à jour qui fait voler en éclats l’idée selon laquelle « recherche sémantique = stack ML lourde ».

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🔍 Résumé du projet en une ligne

• Moteur de recherche RAG self-hosted

• Upload de documents (PDF/DOCX/MD/TXT) avec recherche par mots-clés + sémantique + hybride

• Fonctionne en local sans base de données vectorielle externe

• Exécutable en moins de 3 minutes avec une seule ligne Docker

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✨ Principales nouveautés de la v1.3.1 (les points que les développeurs vont apprécier)
1️⃣ Suppression complète des dépendances ML (le plus grand changement)

• Suppression totale de sentence-transformers / torch

• Introduction de DSP v2.0 (Deterministic Semantic Projection), implémenté en interne

• ✔️ génération de vecteurs < 1 ms

• ✔️ aucun délai d’initialisation (avant : 2 minutes → immédiat)

• Une recherche sémantique déterministe, sans framework ML

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2️⃣ Optimisations mémoire et performances

• Quantification des vecteurs en int8
  → 75 % de réduction de l’usage mémoire

• Plus de 30 % de gain de vitesse sur le calcul de similarité cosinus

• Compression de plus de 90 % des métadonnées (Gravitas-Pack)

• Exploitable sans difficulté sur un serveur personnel ou une VM d’entreprise

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3️⃣ Extension des modes de recherche

• Prise en charge des modes keyword / semantic / hybrid

• Inclut la correction de fautes de frappe + le raffinement des requêtes

• API existante entièrement backward-compatible

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4️⃣ Stabilité et fiabilité

• Migration du framework de test de pytest vers unittest

• 19/19 tests validés (0.33s)

• Suppression des timeouts et de l’instabilité CI

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🔐 Fonctionnalités de production toujours présentes

• Authentification et gestion des permissions via API Key

• Rate limiting / Audit log

• Batch search (1 à 100 requêtes)

• Cache Redis optionnel

• Métriques Prometheus

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👀 Particulièrement adapté pour

• Les équipes qui ont besoin d’un RAG local pour la recherche dans des documents internes

• Les environnements où il est difficile d’envoyer les données vers un SaaS externe (Pinecone, etc.)

• Les développeurs arrivés à l’étape : « Le PoC fonctionne, mais comment on l’exploite en production ? »

• Les ingénieurs qui privilégient la reproductibilité, les coûts maîtrisés et le contrôle

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🔗 GitHub

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

---N’hésitez pas à l’essayer, et si cela vous a aidé, un ⭐ ferait vraiment plaisir.
Tous les avis, retours et PR sont les bienvenus.