Qwen 팀이 사람과 에이전트를 위한 로컬 우선 검색 도구 zg(zvec-grep) 를 오픈소스로 공개함. ripgrep의 정확한 텍스트 검색에 벡터 검색/BM25/하이브리드 검색을 결합해 코드와 문서를 자연어 의도로 탐색하고 정확한 위치까지 좁힐 수 있음 함수명이나 오류 문자열을 모르는 상태에서는 rg 같은 텍스트 검색만으로 관련 정보를 찾기 어려워 여러 검색과 파일 읽기가 반복됨. zg는 의미 검색 → 관련도 기반 축소 → 정확한 검증을 하나의 검색 인터페이스에서 지원함 SWE-QA-Bench 평가에서 zg를 추가하자 도구 호출과 입력 토큰이 각각 절반 가까이 감소하고 Judge 점수가 1.50점 상승했으며, BrowseComp-Plus에서는 정확도가 98.67%→99.00%, 입력 토큰 37.56%/도구 호출 43.52%/에이전트 실행시간 38.58% 감소함 파일 스캔/추출/임베딩/인덱싱/검색이 기본적으로 온디바이스에서 실행되며, 16M 파라미터 기본 임베딩 모델 local/potion-code-16m-v2는 GPU 없이 동작하고 Apple M4 Pro에서 Django 3,457개 파일 전체를 30초 이내에 인덱싱함 macOS/Linux/Windows의 CLI와 MCP를 지원하며 Codex/Claude Code/Cursor/OpenCode를 자동 감지해 같은 로컬 인덱스를 공유함. 현재 코드/텍스트 중심이며 향후 그래프 검색, PDF/Word/PowerPoint, OCR/멀티모달 검색 등을 추가할 계획임 rg에서 의미 기반 로컬 검색으로 ripgrep(rg)은 함수명, 설정명, 오류 메시지, 문서의 정확한 구절처럼 검색 대상을 명시할 수 있을 때 빠르고 정확하며 전체 일치 항목을 찾는 데 적합함 에이전트가 코드 이해, 장애 진단, 지식 질의응답, 연구 분석까지 맡으면서 검색 입력이 명시적 문자열에서 시스템 동작/구현 의도/도메인 개념의 자연어 표현으로 이동하고 있음 "restore theme preferences"에 해당하는 구현이 hydratePreferences라는 이름일 수 있음 "access request process"를 찾지만 실제 문서에는 "account authorization and approval"로 쓰여 있을 수 있음 이런 경우 정확한 키워드를 모르면 텍스트 일치 검색이 관련 내용을 놓칠 수 있고, 검색 범위를 넓히면 관련도 순위가 없는 대량의 결과가 반환됨 에이전트가 여러 질의를 만들...
zg(zvec-grep) - 키워드를 넘어서는 로컬 검색 인프라
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