swirl-search

数据不用搬家，100多个应用里的资料随问随到

Swirl Search 主张「AI 搜索与 RAG 无需迁移数据」：在不移动数据的前提下，从 100+ 应用中即时获取公司知识答案，同时保障数据安全。几分钟即可完成部署，为企业打造安全、快速的知识问答体验。

开源 unknown 搜索知识

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 3048

维护状态活跃

是否开源是

定价模式 unknown

项目数据

分类搜索知识

开发团队swirlai

所属国家

官网地址https://swirlaiconnect.com

GitHubhttps://github.com/swirlai/swirl-search

定价模式unknown

价格说明官网存在但定价信息不明确，需进一步确认。

访问状态

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型ai-search,bigquery,django,federated-query,federated-search,gpt,large-language-models,metasearch,python,rag,relevancy,retrieval-augmented-generation,search,search-engine,unified-search

GitHub 星标★ 3048

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2022-04-08 00:00:00

最近更新2026-09-23 00:00:00

维护状态活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数4

使用教程

难度：入门约 5 分钟部署方式：Docker 5 步

环境要求

已安装并正在运行 Docker（Docker Desktop 等）
可访问 Docker Hub 与 GitHub 的网络环境
可选：自有 OpenAI API Key（用于实时 RAG 生成答案）
可用端口 8000（SWIRL 默认 Web 端口）

安装与启动步骤

1确认 Docker 已运行

确保本机已安装 Docker 应用并处于运行状态，否则后续 docker-compose 命令无法执行。
2下载 compose 文件

从官方仓库拉取 docker-compose.yaml 到当前目录，后续启动都基于该文件。
```
curl https://raw.githubusercontent.com/swirlai/swirl-search/main/docker-compose.yaml -o docker-compose.yaml
```
3配置 OpenAI 密钥（可选）

如需要用自己的 OpenAI Key 启用实时 RAG，先导出这三个环境变量，再启动服务，否则可跳过。
```
export MSAL_CB_PORT=8000
export MSAL_HOST=localhost
export OPENAI_API_KEY='sk-xxxxxxxx'
```
4拉取并启动 SWIRL

拉取镜像并启动容器，首次运行需要下载镜像，请耐心等待命令执行完毕。
```
docker-compose pull && docker-compose up
```
5登录并试用搜索

浏览器打开 Galaxy 界面，用默认账号 admin / password 登录，即可体验开箱即用的搜索。

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`OPENAI_API_KEY`	否	自有 OpenAI 密钥，用于启用实时 RAG 生成带引用的答案	`sk-xxxxxxxx`
`MSAL_CB_PORT`	否	回调端口配置，示例与 Web 端口一致为 8000	`8000`
`MSAL_HOST`	否	回调主机名配置，本地部署填 localhost	`localhost`

如何确认成功

浏览器访问 http://localhost:8000/galaxy，用 admin / password 登录并成功执行一次搜索。

常见问题

Q：需要向量数据库或先做 ETL 吗？

A：不需要。SWIRL 直接实时查询你的数据源，按用户自身权限取数并重排结果，不复制第二份数据，也没有向量库。

Q：默认能搜哪些数据源？

A：开箱即可搜索 Arxiv、European PMC 和 Google News 三个源，无需额外配置即可直接运行搜索。

Q：不填 OpenAI Key 能用吗？

A：可以。该变量是可选项，只有启用实时 RAG 生成答案时才需要，不配置仍可正常检索和排序结果。

Q：关闭容器后配置丢失怎么办？

A：Docker 版本关闭后不保留数据与配置，需要持久化安装请参考官方 Quick Start Guide 文档。

注意事项

Docker 版本在关闭后不会保留数据与配置，仅适合试用
如需持久化部署，请查看官方 Quick Start Guide 文档
这是 Apache 2.0 的社区版，可自由自托管；企业版额外提供三段式重排、规范答案与 MCP 服务器
默认登录口令为 admin / password，正式使用前建议修改

核心亮点

无需迁移数据即可统一检索100+应用，降低数据接入成本
支持联邦查询与RAG结合，直接基于企业现有数据生成答案
部署快速，分钟级完成，适合快速验证AI搜索场景

不足之处

项目处于成长阶段，文档/社区待观察
依赖Django框架，可能对轻量部署不够友好

适用场景

企业内部多系统知识统一搜索与问答
数据敏感场景下需保留数据原位时的AI检索
快速搭建跨应用元搜索原型

替代项目

Haystack、txtai、MindsDB

项目介绍

swirl-search 是搜索知识领域的开源项目，由 swirlai 开发，2022 年首次发布。

在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（3,048）位列前 30%，在搜索知识分类的 585 个项目里位列前 14%。

项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-23。官网存在但定价信息不明确，需进一步确认。从国内网络环境看，可直接访问。

它主要面向的使用场景是：企业内部多系统知识统一搜索与问答。同类可对比的替代方案包括 Haystack、txtai、MindsDB。

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