面对当今信息爆炸的挑战，我们常常在海量数据中迷失方向。各种文件和信息分散在各处，寻找特定内容往往耗时耗力。现在，通过deepin全局搜索集成AI能力，我们能够在庞大的数据集中迅速而准确地找到所需信息，从而大幅提升信息检索的效率。这不仅仅是一个搜索工具的升级，更是工作方式的革新。

集成了AI的全局搜索，拥有两大核心功能亮点：自然语言搜索和图片内的文字搜索。这两项功能旨在为用户提供更便捷、更精准且更实用的搜索体验。它们代表了搜索技术的未来趋势，让信息触手可及。

自然语言搜索功能允许用户以日常口语化的方式输入关键词，快速检索到所需内容，摆脱了传统关键词搜索的束缚。图片内的文字搜索则是一种创新性的搜索模式，用户可以直接在图片中查找关键词或短语，无需手动输入，极大地提升了搜索的便捷性和效率。这项功能尤其适用于处理包含大量图片资料的项目，例如设计素材、产品图册等。

自然语言搜索

• 模糊搜索： 当你对要搜索的具体关键词印象模糊，只记得大致描述时，你可以直接将模糊的描述输入智能全局搜索，它将根据你的描述，智能匹配并呈现最相关的结果。例如，你可以输入“上周开会讨论的关于项目预算的文件”，而无需记住确切的文件名或关键词。
• 问题解答： 你可以使用自然语言提问与本地文档相关的问题，智能全局搜索会查找并呈现包含相关答案的文档。例如，你可以输入“如何设置VPN连接？”，系统将自动搜索包含VPN设置步骤的文档，并高亮显示相关内容。

图片内文字搜索

• 学习研究： 拍摄教科书或论文中的文字，存档后，通过智能全局搜索，即可快速搜索相关资料，显著提高学习效率。这对于需要查阅大量文献资料的学生和研究人员来说，无疑是一个福音。
• 旅行探索： 在旅行途中拍摄的大量照片，可以通过搜索景点介绍牌上的文字，快速找到想要的景点图片。这比手动整理和查找照片要高效得多，也更有助于回忆旅行中的美好瞬间。
• 高效办公： 搜索屏幕截图中的内容，快速找到截图来源；搜索身份证、扫描件图片上的信息，快速定位所需的文件。例如，你可以搜索合同扫描件上的公司名称，快速找到该合同的电子版或其他相关文件。

以上这些强大的AI功能，均基于本地模型实现。我们以国际知名的开源预训练模型为基础，开发出内置于全局搜索的本地模型，该模型体积小巧、占用算力更低，性能也更为稳定。这意味着即使在配置较低的设备上，也能流畅运行智能全局搜索，享受AI带来的便利。

自然语言搜索能力，是通过内置的自然语言解析AI模型实现的。该模型能够准确解析自然语言，理解用户的搜索意图，进而在文件管理器中找到最符合用户需求的文件。这项技术的关键在于模型的训练和优化，使其能够准确理解各种语言表达方式和搜索意图。

未来，我们将持续提高用户意图预测的准确性，并进一步提升搜索的性能表现。同时，我们还将扩大可搜索的范围，实现“万物皆可搜”的目标，例如，搜索范围将不限于文件标题，文件内容也将纳入搜索范围。这意味着你可以通过搜索文档中的任何内容，快速找到目标文件。

图片文本内容搜索，则是通过内置的OCR识别AI模型实现的。该模型能够准确识别图片中的文本信息，从而使全局搜索能够搜索到相应的信息。这项技术对于处理包含大量图片资料的用户来说，非常实用。

后续，我们将不断优化OCR识别的精度，并增加对更多语言的支持。同时，我们还计划引入更多的图像识别模型，例如图片内容识别。届时，用户可以直接描述图片的画面内容，即可搜索到对应的图片，例如，用户可以输入“帮我找一下我家小猫的图片”，系统将自动搜索包含猫咪的图片。

此外，智能全局搜索应用已经开源，我们诚挚邀请各位开发者参与共建，共同创造出更多实用的功能。开源不仅能够促进技术的进步，也能够让更多人受益于科技的发展。

开源地址：https://github.com/linuxdeepin/dde-grand-search

新闻来源：deepin社区

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总结

本文介绍了deepin社区开源的智能全局搜索工具，它通过集成本地AI模型，实现了自然语言搜索和图片内文字搜索等强大功能。这些功能的实现极大地提高了信息检索的效率和便捷性，尤其是在处理海量数据和复杂信息时。此外，该项目的开源也为开发者提供了一个参与共建、共同进步的平台。未来，随着技术的不断发展和完善，智能全局搜索将在学习、工作和生活中发挥更大的作用。