swirlai/swirl-search
Swirl принимает поисковый запрос, параллельно рассылает его во все настроенные коннекторы (базы данных, облачные сервисы, корпоративные системы), собирает результаты, с помощью LLM переранжирует и возвращает единый ответ с цитированием источников. Также через MCP-сервер даёт возможность AI-агентам (Claude, Cursor) выполнять RAG по частным данным без выделения отдельного хранилища.
Технологии: Python, Django, Docker, PostgreSQL, SQLite, BigQuery, LLM, MCP
Как применить
1. Установить Swirl через Docker на тестовом стенде и подключить 2-3 источника (например, публичную базу стоматологических клиник и локальную файловую систему с документами). 2. Оценить скорость работы и качество переранжирования без дополнительного обучения. 3. Если метрики устраивают, предложить одному-двум пилотным клиентам из стоматологий внутренний поиск по их данным (например, по каталогу услуг и ценам) как платную надстройку к основному SEO-обслуживанию — 3-5 тыс. ₽/мес.
Нужна такая штука для вашего бизнеса? Разберём вместе →
Похожие инструменты
DeepSeek v4
DeepSeek v4 — это мощная языковая модель с открытым API, совместимым с OpenAI и Anthropic.
OpenAI Just Released GPT-5.5. Here's What It Actually Does (and What It Costs You)
Новая версия языковой модели GPT-5.5 от OpenAI, представленная как фундаментально переработанная архитектура для сложных, многошаговых задач.
Run AI Models Locally with Ollama: Full Privacy, Zero Cost
Ollama — это открытая инструментальная программа для запуска больших языковых моделей (LLM) локально на собственном оборудовании.