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QMD - Quick Markdown Search

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QMD - Quick Markdown Search

로컬 마크다운 문서를 인덱싱하고 검색하는 CLI 도구.

Status

!qmd status 2>/dev/null || echo "qmd not available"

CLI

qmd query "question" # Auto-expand + rerank (최고 품질) qmd query $'lex: X\nvec: Y' # Structured query qmd query $'expand: question' # Explicit expand qmd search "keywords" # BM25 only (빠름, no LLM) qmd get "#abc123" # By docid qmd get notes/meeting.md:50 -l 100 # 특정 라인부터 qmd multi-get "journals/2026-*.md" -l 40 # Glob으로 배치 조회 qmd multi-get notes/foo.md,notes/bar.md # 콤마 구분, 순서 보존

Query Types (Structured)

qmd query 에 structured query를 넘길 때 사용하는 타입:

Type Method Input

lex

BM25 Keywords — exact terms, names, code

vec

Vector Question — natural language

hyde

Vector Answer — hypothetical result (50-100 words)

Writing Good Queries

lex (keyword): 2-5 terms, no filler. Exact phrase: "connection pool" . Exclude: performance -sports . Code identifiers OK.

vec (semantic): Full natural language question. Be specific, include context.

hyde (hypothetical document): Write 50-100 words of what the answer looks like. Use expected vocabulary.

expand (auto-expand): Single-line query or expand: question . Local LLM이 lex/vec/hyde 변형 자동 생성. 다른 타입과 혼용 불가.

Combining Types

Goal Approach

정확한 키워드 아는 경우 lex only

어휘를 모르는 경우 single-line query (implicit expand ) or vec

최대 재현율 lex

  • vec

복잡한 주제 lex

  • vec
  • hyde

First query gets 2x weight in fusion — best guess를 첫 번째에 배치.

Lex Query Syntax

Syntax Meaning Example

term

Prefix match perf → "performance"

"phrase"

Exact phrase "rate limiter"

-term

Exclude performance -sports

-term 은 lex에서만 동작.

Search Options

-n <num> # 결과 개수 (기본 5, --files는 20) -c <collection> # 특정 컬렉션만 검색 --min-score <num> # 점수 임계값 --full # 전체 문서 내용 --line-numbers # 라인 번호 포함 --files # docid,score,filepath,context 출력 --json # JSON 출력 --md # Markdown 출력

Collection Management

qmd collection list # 목록 qmd collection add ~/notes --name notes # 추가 qmd collection remove <name> # 삭제 qmd context add qmd://notes "개인 노트" # 컨텍스트 추가 qmd ls [collection[/path]] # 파일 탐색 qmd update --pull # git pull 후 재인덱싱 qmd embed # 벡터 임베딩 생성

Examples

노트에서 정보 검색

User: "배포 관련 노트 찾아줘" → qmd query "배포 방법 deploy" -n 10 → 결과 요약 제공 → 필요 시 qmd get "#docid"로 상세 조회

특정 컬렉션에서 구조화 검색

User: "회의록에서 프로젝트 타임라인 찾아줘" → qmd query $'lex: 프로젝트 타임라인\nvec: 프로젝트 일정과 마일스톤' -c meetings → 결과 제공

여러 문서 일괄 조회

User: "이번 달 저널 모아줘" → qmd multi-get "journals/2026-03-*.md" -l 40 → 내용 종합 정리

중요 원칙

  • 검색 모드: 빠른 키워드 → search , 최고 품질 → query

  • 점수 해석: 0.8+ 매우 관련, 0.5-0.8 적당, 0.5 미만 약함

  • 컬렉션 스코핑: -c 옵션으로 범위를 좁히면 노이즈 감소

  • 파이프라인: --json /--files 출력으로 후처리 연결

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