Skip to content

MH Files 1.2.0

Choose a tag to compare

@github-actions github-actions released this 12 Oct 18:23
5c03f25

MH Files 1.2: поиск по смыслу на EmbeddingGemma 2 — файлы находятся по описанию того, что в
них, а не только по имени.

Что скачать

  • MH-Files-1.2.0-setup.exe — установка в %LOCALAPPDATA%\Programs\MH Files, без прав
    администратора. Поверх 1.1 ставится как обновление: настройки и вкладки на месте,
    прежние настройки — копией в backup\1.1.0.
  • MH-Files-1.2.0-portable.zip — распаковать куда угодно, хоть на флешку: настройки, индекс и
    модель хранятся в папке data рядом с exe.
  • SHA256SUMS.txt — контрольные суммы.

Установщик пока не подписан: SmartScreen при первом запуске предупредит — «Подробнее ›
Выполнить в любом случае».

Новое

  • Поиск по смыслу (Ctrl+Shift+Space, «По смыслу» в строке поиска или пункт боковой
    панели). Опишите своими словами, что ищете: «кошка на диване» найдёт фотографию кошки,
    «договор аренды» — скан договора, «презентация о продажах» — нужный pptx, даже если файлы
    называются IMG_0412.jpg и Новая презентация (3).pptx.
    • Модель — EmbeddingGemma 2 от Google
      DeepMind: текст, картинки и звук в одном пространстве смыслов; модель многоязычная и
      понимает русский.
    • Понимает текст и код, Word, Excel, PowerPoint, OpenDocument, первые страницы PDF,
      картинки (HEIC и RAW — если в Windows стоят кодеки), кадр видео и первые 30 секунд
      записей MP3 и WAV; остальные файлы — по имени.
    • Категории под полем запроса сужают выдачу: «Изображения», «Документы», «Аудио»…
    • У файла под курсором видно, чем он подошёл: «по изображению», «по странице 2» или отрывок
      текста, и насколько похож.
    • Переключатель «По имени / По смыслу» сохраняет набранный текст: можно искать то так, то
      так.
  • Всё на этом компьютере. Файлы никуда не отправляются: модель работает в отдельном
    процессе llama-server (llama.cpp) рядом с MH Files и закрывается вместе с ним.
  • Включается в «Настройки › Поиск по смыслу». При включении скачивается около гигабайта:
    модель unsloth/embeddinggemma-2-GGUF
    (Q8_0) с Hugging Face и сборка llama.cpp с Vulkan с GitHub. Там же — какие папки
    индексировать (по умолчанию Рабочий стол, Документы, Загрузки, Изображения, Видео и
    Музыка), исключения, что понимать (картинки, документы, звук), видеокарта, квантование
    модели и свой llama-server.
  • Видеокарта считает через Vulkan; если драйвер отказал, модель сама переходит на процессор.
    Индексация идёт в фоне с пониженным приоритетом, на половине ядер. Через пять минут без
    поиска модель уходит из памяти, первый поиск после этого ждёт её загрузку пару секунд.
  • Пересчитывается только изменённое: папки пересматриваются раз в полчаса и по команде
    «Пересканировать папки поиска по смыслу»; удалённые файлы уходят из индекса.
  • При удалении программы удаляется и скачанная модель (%LOCALAPPDATA%\MH Files\semantic).

Известно

  • Поиск по смыслу проверен с поддельной моделью; первые отзывы с настоящей моделью на
    Windows — особенно о скорости индексации картинок на процессоре — очень пригодятся.
  • Звук понимается по первым 30 секундам, видео — по одному кадру (эскизу Windows).
  • Смена того, что понимать (картинки, документы, звук) или модели строит индекс заново.
  • В zip нельзя заменить файл с тем же именем — новый ложится рядом с номером; запись в 7z
    не поддерживается.
  • Метка цвета привязана к пути: файл, переименованный в Проводнике, метку теряет.