jina-grep-cli — Jina埋め込みによるセマンティックgrep(CLI)

AI/ML

概要

jina-grep-cliは「意味」を使ったgrepツールです。Jinaが提供する埋め込みモデル(jina-embeddings-v5 系)をバックエンドに、テキストの語義的な近さをベースにした検索と再ランキングを行います。主な利用パターンは三つ:既存のgrepの出力をパイプで受け取りセマンティックに再ランキングするモード、ファイルを直接インデックス化して自然言語クエリで検索するモード、そしてゼロショット分類でラベルに基づく振り分けをするモードです。特にApple Silicon上のMLXでローカル推論を行うことを想定しており、外部APIに依存せずプライバシー保護やオフライン利用が可能です。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 34
  • フォーク数: 3
  • ウォッチャー数: 34
  • コミット数: 23
  • ファイル数: 6
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • セマンティック再ランキング:既存のgrep出力を意味的に並べ替え、関連性の高い結果を上位に表示。
  • 自然言語検索:ファイルを直接検索し、自然言語クエリで該当箇所を抽出。
  • ゼロショット分類:ラベル語を埋め込みに変換して文書をゼロショットで分類。
  • ローカル実行(Apple Silicon / MLX):外部API不要でローカル推論をサポートし、プライバシーと応答速度を向上。

技術的なポイント

jina-grep-cliはJinaの埋め込みモデル群(例:jina-embeddings-v5-smallなど)を用いて、テキストを高次元ベクトルにマップし、そのコサイン類似度などで関連性を評価します。READMEにあるモデルテーブルからも分かる通り、モデルは677Mパラメータ、1024次元埋め込みなど複数のスケールを持ち、最大シーケンス長や「Matryoshka」的な多段階表現(32〜1024のレンジ)を使うことで、詳細度と計算量のトレードオフを調整できます。Apple Silicon上でのMLXサポートにより、MetalやNeural Engineを活用した推論が可能になり、GPUが必須でない環境でも比較的高速に埋め込み算出を行えます。

アーキテクチャ的にはCLIが入力(パイプ経由のgrep結果やファイル群)を受け取り、テキストをチャンク化して埋め込みを算出、ベクトル類似度に基づいてスコアリング→再ランキングまたは検索結果の抽出という流れになります。ゼロショット分類モードでは、各クラスラベルをそのまま(またはラベル説明文を)埋め込み空間に投影し、文書埋め込みとの類似度でラベル付けを行うシンプルかつ強力な手法を採ります。ローカル実行を前提としているため、外部依存は最小限で、導入はPythonパッケージのインストールとモデルのローカル配置(MLX用モデル)のみで済む想定です。

設計上の利点としては、既存のワークフロー(grepやパイプ処理)に最小限の変更で意味的検索を追加できる点が挙げられます。一方で注意点は、モデルの計算資源(RAM、ストレージ)やApple Silicon以外でのパフォーマンス差、そして長大テキストをチャンク化する際の分割設計やコンテキスト損失に対する考慮が必要な点です。プラグイン的に既存のツールチェーンへ組み込める一方、用途に応じたモデルサイズの選定やキャッシュ戦略(埋め込みの永続化)を検討すると実用性が高まります。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ:

  • .gitignore: file
  • LICENSE: file
  • README.md: file
  • jina_grep: dir
  • logo.svg: file

…他 1 ファイル

まとめ

軽量CLIでローカルにセマンティック検索を導入したい場合に有用です(簡潔で実用的)。

リポジトリ情報:

READMEの抜粋:

jina-grep

Semantic grep powered by Jina embeddings v5, running locally on Apple Silicon via MLX.

Three modes: pipe grep output for semantic reranking, search files directly with natural language, or zero-shot classification.

ModelParamsDimsMax SeqMatryoshka
jina-embeddings-v5-small677M10243276832-1024
jina-embeddings-v5-n…