// rag · swirlai/swirl-search

swirl-search

swirl-search — проект с открытым исходным кодом из категории «RAG и базы знаний» от swirlai (swirlai/swirl-search на GitHub). У него 3 047 звёзд на GitHub и 288 форков, он распространяется по лицензии Apache-2.0 и последний раз обновлялся на GitHub 26 сентября 2026.

Federated AI search and RAG across 100+ apps — answers with sources, without moving your data

★ 3,0 тыс. звёзд⑂ 288 форковApache-2.0обновлено сент. 2026
▦ визуал — в README этого проекта нет встраиваемого скриншота,
поэтому здесь заглушка. Руководство ниже в любом случае полное.
// факты о проекте

Факты о проекте

Репозиторий
swirlai/swirl-search
Звёзды GitHub
3 047
Форки
288
Лицензия
Apache-2.0
Последнее обновление на GitHub
26 сентября 2026
Тип страницы
Полное руководство по установке
Официальный сайт
Official site
// как это работает

Как это работает

  1. Clarify your goal

    List the sources you want to search in one place — the README notes connectors across 100+ apps, and it searches Arxiv, European PMC and Google News out of the box.

  2. Get SWIRL

    Download the project's docker-compose.yaml (or clone the repo) with Docker installed and running.

  3. Install and configure

    Optionally set your own OpenAI key and host variables for real-time RAG, then pull and start the containers.

  4. Run your first search

    Open the Galaxy UI, log in, and run a question across your connected sources to see ranked, cited answers.

// возможности

Почему его любят

Federated live search

Queries run live against your sources in place, with the user's own permissions enforced at the source.

RAG with citations

Optionally generates an answer using the LLM of your choice, with sources you can click through to verify.

No vector database

No vector DB, ETL pipeline or duplicated copy of your data to secure and audit.

100+ connectors

Connects across a large library of enterprise and public sources (see the project's connector list).

Fast Docker start

Starts with one Docker Compose flow and is usable in about two minutes per the README.

Open Community edition

The open-source Community edition is Apache-2.0; a separate Enterprise edition adds features such as a three-pass reranker and an MCP server.

Advertisement
// запустите сами

Запустите сами

  1. Clone the repo

    Clone SWIRL Search and enter the directory (alternatively just download its docker-compose.yaml).

    git clone https://github.com/swirlai/swirl-search.git
    cd swirl-search
  2. Download the compose file

    As the README quick start shows, you can fetch the compose file directly.

    curl https://raw.githubusercontent.com/swirlai/swirl-search/main/docker-compose.yaml -o docker-compose.yaml
  3. Start SWIRL

    Pull and start the containers, then open http://localhost:8000/galaxy and log in with admin / password.

    docker-compose pull && docker-compose up
// сценарии использования

Что можно создать

Advertisement
// вопросы и ответы

Вопросы и ответы

Who maintains SWIRL?

It is developed by swirlai (SWIRL AI) as the open-source SWIRL Community edition, alongside a commercial Enterprise edition.

Is SWIRL free?

The Community edition in this repo is free and Apache-2.0 licensed. Enterprise features and managed support are a separate commercial offering.

Does it need a paid API key?

Federated search works without one; real-time RAG with OpenAI requires your own OpenAI API key, set via the OPENAI_API_KEY environment variable.

How does it compare to a vector-database RAG stack?

Typical stacks copy and embed all your data first. SWIRL queries sources live, in place, so there is no duplicate corpus to govern.

How do I get started?

Install Docker, download docker-compose.yaml, run docker-compose pull && docker-compose up, then open http://localhost:8000/galaxy.

// продолжить изучение

Похожие инструменты

RAG и базы знаний

ezdata

AI-native data platform: 60+ connectors, ETL, scheduling, and RAG search.

★ 293 звездыMIT
Смотреть руководство →
RAG и базы знаний

OpenDocuments

Self-hosted RAG search across GitHub, Drive, Notion, and local files.

★ 115 звёздMIT
Смотреть руководство →
RAG и базы знаний

llm-app

Ready-to-run templates for RAG, AI pipelines and enterprise search that stay in sync with live data

★ 58,8 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
RAG и базы знаний

AutoRAG

An agent that finds anything on your computer — federated search over your files, in place.

★ 5,1 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
RAG и базы знаний

SQLBot

SQLBot — DataEase's conversational analytics: ask in natural language, get SQL answers via LLMs plus RAG.

★ 6,9 тыс. звёздGPL-3.0
Смотреть руководство →
RAG и базы знаний

coco-server

Free rag & knowledge tool that 🥥 coco ai server - search, connect, collaborate, ai-pow.

★ 147 звёздNOASSERTION
Смотреть руководство →
// альтернативы

Альтернативы: RAG и базы знаний

Другие проекты из категории «RAG и базы знаний» с наибольшим числом звёзд в каталоге LibreAI — реалистичный список альтернатив, если swirl-search вам не подходит.

// ещё в категории rag

Больше проектов: RAG и базы знаний

Соседние проекты из категории «RAG и базы знаний» в каталоге, ближайшие по числу звёзд к swirl-search — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.

Получить swirl-search

Бесплатно и открыто — забирайте исходный код, ставьте звезду репозиторию и начинайте создавать.