Когда поиск в папках превращается в пытку
У вас на диске гигабайты PDF, отсканированных договоров, старых писем и фотографий табличек. Windows Search молчит. Ctrl+F в проводнике находит только по именам файлов. А вам нужно найти "тот самый пункт из приложения к договору за 2024 год про форс-мажор". Знакомо? File Brain решает именно эту проблему - он превращает вашу файловую свалку в умный, приватный поисковик, который понимает смысл запросов.
File Brain - это open-source стек на Python, который индексирует документы (PDF, DOCX, изображения), извлекает из них текст (включая сканы через OCR), создает семантические эмбиддинги и позволяет искать по смыслу. Все работает локально, без облаков и подписок.
Что умеет этот "мозг" в 2026 году
За последний год проект серьезно оброс мышцами. Основа осталась прежней - Python-бэкенд на FastAPI, фронтенд на React, поисковый движок Typesense и OCR-движок Apache Tika. Но внутри теперь используются самые свежие модели для эмбиддингов. Если раньше ставили какой-то all-MiniLM-L6-v2, то сейчас по умолчанию тянет BAAI/bge-m3 через Sentence Transformers. Эта модель, актуальная на начало 2026, поддерживает многоязычность и лучше понимает контекст.
- Индексация всего подряд: PDF (и текст, и сканы), Word, Excel, PowerPoint, обычные изображения (JPG, PNG) и даже электронные книги. Tika 3.0, которая идет в комплекте, поддерживает форматы, о которых вы забыли.
- Гибридный поиск из коробки. Он комбинирует классический BM25 (ищет по ключевым словам) и векторный семантический поиск. Результаты ранжируются с помощью Reciprocal Rank Fusion. Это дает точность, о которой мы писали в статье про гибридный поиск для RAG.
- Локальный OCR для сканов. Не нужно отправлять чувствительные документы в Google Vision. Tika использует движок Tesseract 5.5.0. Если нужна супер-точность для сложных случаев (медицинские карты, рукописные заметки), можно подключить внешние модели, как в нашем гиде по медицинскому почерку.
- Интеллектуальное разбиение на чанки. Длинные документы не загружаются целиком в память модели. File Brain режет их по смысловым границам (главы, разделы), что критично для работы с такими монстрами, как описано в статье про длинные PDF в Docling.
Чем File Brain не похож на других
Альтернатив много. Но каждая чем-то жертвует.
| Инструмент | Плюсы | Минусы (и почему File Brain) |
|---|---|---|
| Docling / Unstructured.io | Отличный парсинг сложных PDF с таблицами. | Только извлечение текста. Поиск и семантика - ваша головная боль. |
| Pinecone / Weaviate (облачные) | Мощные векторные БД, managed-сервис. | Данные улетают в облако. Месячные счета. File Brain держит все у себя. |
| LocalAI + Chroma | Полная локальность, гибкость. | Нужно собирать пайплайн с нуля: OCR, чанкинг, эмбиддинги, поиск. File Brain - готовый стек. |
| Google Drive / Dropbox Search | Простота. | Нет семантического поиска. Конфиденциальность под вопросом. Индексирует только их облако. |
Главный козырь File Brain - законченность. Вы получаете не библиотеку, а готовое приложение с фронтендом и API. Запустил docker-compose up - и через 15 минут уже ищешь по своим документам.
Под капотом: как это работает за 5 шагов
1Закидываете файлы в папку
File Brain мониторит указанную директорию. Кидаете туда PDF-договор или фото скана - система его замечает.
2Извлечение текста и OCR
Apache Tika распаковывает файл. Если это текстный PDF - достает текст. Если сканированное изображение - запускает Tesseract. Для особо сложных случаев можно заменить движок на что-то вроде OlmOCR-2 или Chandra, но это уже ручная работа.
Tesseract 5.5.0 неплох для чистых сканов, но для плохого качества или рукописного текста лучше сразу смотреть в сторону нейросетевых OCR. File Brain этого из коробки не делает, но оставляет хук для замены процессора.
3Чанкинг и создание эмбиддингов
Текст режется на перекрывающиеся отрезки (например, по 500 символов). Для каждого чанка модель BGE-M3 создает векторное представление (эмбиддинг) - массив из 1024 чисел, который кодирует смысл.
4Индексация в Typesense
Текст чанка и его вектор попадают в поисковую базу Typesense. Она умеет и в ключевые слова (инвертированный индекс), и в векторный поиск (через HNSW). Все хранится на вашем SSD.
5Поиск и ранжирование
Вы пишете запрос "ответственность сторон при задержке поставки". Система создает эмбиддинг для запроса, ищет похожие векторы в Typesense, параллельно ищет по ключевым словам ("ответственность", "задержка", "поставка"). Потом объединяет оба списка результатов в один умный ранжированный список. Фронтенд показывает вам найденные чанки с подсветкой совпадений и ссылкой на исходный файл.
Кому этот инструмент впишется в рабочий процесс
File Brain - не для всех. Если у вас 50 документов в Google Docs, он будет избыточен. Но есть сценарии, где он становится незаменимым.
- Юристы и консультанты, работающие с тысячами договоров, прецедентов и нормативных актов. Приватность критична. Здесь File Brain работает как ядро для локальной фабрики анализа документов.
- Исследователи и академики с личными библиотеками PDF-статей и книг. Вместо запоминания названий файлов - поиск по концепциям и цитатам.
- Архивариусы и историки, оцифровывающие архивные документы и сканы. OCR + семантический поиск позволяет находить упоминания имен и мест даже в кривых рукописных текстах.
- IT-команды, которые хотят построить внутреннюю базу знаний из техдокументации, митап-записей и логов переписки. File Brain становится основой для RAG-системы, как в статье про то, как сделать самообновляемый поисковик.
Где споткнетесь: подводные камни 2026
Идеальных инструментов не бывает. File Brain - не исключение.
Требует ресурсов. Модель BGE-M3 весит несколько гигабайт. Для индексации тысяч документов нужен CPU с ядрами и оперативка. Если документы миллионы, как в случае локального RAG на 4 млн PDF, то придется масштабировать и, возможно, заменить Typesense на что-то вроде Qdrant или даже обойтись без векторной БД, как в этом гиде.
OCR - слабое звено. Встроенный Tesseract спотыкается на плохих сканах, таблицах со слиянием ячеек, нестандартных шрифтах. Для серьезных архивов придется донастраивать пайплайн, возможно, с использованием специализированных моделей для сложных сканов.
Нет готовой интеграции с облачными хранилищами. File Brain смотрит только в локальную папку. Чтобы индексировать файлы из S3 или SharePoint, нужно писать скрипт-синхронизатор.
Фишка в том, что это open-source. Все эти камни можно обойти, если копнуть в код. Проект активно развивается, и к 2026 году сообщество уже заменило некоторые компоненты на более совершенные. Например, появилась экспериментальная поддержка квантованных моделей эмбиддингов, которые работают в 4 раза быстрее на CPU.
File Brain не претендует на звание единственного решения. Это отличный отправной пункт, чтобы превратить хаос документов в структурированную интерактивную базу знаний, не продавая душу облачным провайдерам. Запустите его на старом сервере, настройте под свои нужды - и вы забудете, когда в последний раз вручную листали PDF в поисках нужной строчки.
