Универсальное индексирование и поиск файлов по содержимому и типу через REST API: мотивация, контекст, архитектура и практическое применение Bash-скрипта для комплексной обработки данных

Введение

В эпоху взрывного роста цифровых данных и резкого увеличения количества документов разного формата на пользовательских компьютерах и в корпоративных средах, задача эффективного поиска по содержимому файлов становится всё более актуальной. Современные специалисты и энтузиасты сталкиваются с необходимостью мониторинга и анализа большого числа документов, музыкальных файлов, исходного кода и других данных. Однако для организации поиска с учётом типов файлов и предоставления результатов через REST API существует потрясающий вакуум в наборе стандартных готовых инструментов.

Данная статья — детальное объяснение мотивации, проблематику текущего состояния вопроса, технический анализ существующих решений, проектирование и практическое руководство по использованию авторского Bash-скрипта для создания собственной системы индексирования и поиска по содержимому файлов с публикацией результата по удобному REST-интерфейсу.

***

Проблематика: отсутствует комплексное open source-решение

Классические подходы

В среде Linux и UNIX-подобных систем существует множество утилит для поиска по содержимому (grep, ack, ripgrep) и локального индексирования (Recoll, Tracker, DocFetcher). Однако у этих инструментов свои ограничения:

- grep и аналоги эффективны и быстры, но не масштабируются хорошо при работе с большими архивами и требуют явного перебора директорий вручную.
- Recoll предоставляет мощную индексацию и полнотекстовый поиск, умеет обрабатывать многие форматы документов — PDF, офисные файлы, вложения в почте, аудио-теги. Но Recoll — строго десктопный продукт, не предоставляет REST API для организации поиска в веб- или серверной инфраструктуре.
- DocFetcher, Tracker и прочие аналоги аналогично ориентируются на GUI и почти не интегрируются с внешними сервисами.
- Поисковые движки корпоративного класса (например, Solr, Elasticsearch) требуют существенной доработки, подготовки данных, и, зачастую, не поддерживают индексирование произвольных пользовательских файловых деревьев без сложной ETL-процедуры.

Ограничения веб-решений

В ряде случаев существуют онлайн- или self-hosted сервисы с веб-интерфейсом (например, Paperless-ngx для работы с PDF/сканами, Photoprism для фотографий, MeiliSearch, Quickwit для полнотекстового поиска). Но ни один из этих продуктов, за редким
исключением, не реализует сам весь «жизненный цикл» — от обхода локального диска до унификации метаданных и предоставления результатов через Rest API с учётом типа файлов.

Итог

Совокупность вышеописанных наблюдений приводит к пониманию: на практике отсутствует свободно распространяемое и интегрируемое решение, покрывающее такой сценарий целиком и эффективно.

***

Мотивация создания собственного инструмента

Организация цифровых архивов

Личный и рабочий опыт показал, что классическое хранение документов и мультимедийных файлов без надёжного поиска делает невозможным оперативную работу с ними. Случаи ежедневной необходимости найти свежий договор, техническую документацию, нужную mp3-композицию, фрагмент стихотворения, фрагмент кода из старого проекта встречаются повсеместно.

Безопасность и приватность

Зачастую использование облачных решений неприемлемо по соображениям приватности или необходимости полного контроля над инфраструктурой. Необходим локальный, но мощный инструмент.

Технологичность и расширяемость

Инструмент должен быть не только эффективен, но и расширяем, удобен для автоматизации и дальнейшей интеграции с другими платформами — веб-порталами, чат-ботами, поисковыми сервисами.

***

Архитектура решения: как построен Bash-скрипт

Основная идея

Идея — использовать сильные стороны уже существующих компонент:

- применять Recoll для обхода и индексации файлов с поддержкой сложных форматов;
- преобразовывать данные в формализованный JSONL;
- использовать современный Rust-поисковик Quickwit для хранения индекса и предоставления поиска через REST API;
- строить весь пайплайн без необходимости ручной работы, используя автоматические Bash-скрипты и стандартные Unix-утилиты.

Основные этапы

1. Индексация файлов с помощью Recoll
Recoll быстро проходит по всем каталогам, поддерживает детектирование формата и извлечение из него текстового содержимого, автоматически формирует метаданные (тип файла, путь, размер, краткий summary).
2. Преобразование выдачи Recoll в JSONL
Стандартный Bash-конвейер использует sed, чтобы парсить вывод Recoll и превращать каждую строку (mimetype, путь, summary, размер) в строку валидного JSON, пригодного для массовой загрузки в Quickwit.
3. Генерация и конфигурирование индекса Quickwit
Явно описывается mapping (динамическая схема), временные параметры и основная структура индекса в YAML-файле.
4. Ингест (импорт) данных в Quickwit
Осуществляется командой Quickwit CLI — принимается весь JSONL.
5. Поиск по REST API
После запуска поиска результаты стали доступны с фильтрацией по типу файла, содержимому или другим параметрам через стандартные HTTP-запросы.
6. Очистка/удаление индекса
Для повторной работы или экономии ресурсов предусмотрено автоматическое удаление созданного тестового индекса.

***

Примеp использования и пошаговый анализ скрипта

Инструкция по запуску

- Устанавливаете Recoll, Quickwit, jq.
- Запускаете скрипт с параметром пути до индексируемой директории:

./index-files-and-search.sh 'my-term'

- Система последовательно:
- Индексирует все файлы через Recoll;
- Парсит стандартный вывод поиска (одна строка — один файл) в JSONL;
- Создаёт YAML-конфиг для индекса Quickwit;
- Создаёт и наполняет индекс;
- Производит тестовые запросы по различным типам файлов с выводом путей найденных файлов;
- Очищает индекс.

Пример JSONL-строки

{"ftype":"application/pdf","fpath":"/home/user/docs/file.pdf","summary":"Some PDF summary","bytes":123456}

Поиск по типу и содержимому

Вызов к REST API (возвращает только пути подходящих файлов):

curl -ks 'http://localhost:7280/api/v1/file-index/search/?query=ftype:audio/ogg' | jq -r .hits[].fpath

***

Преимущества решения

- Полная кастомизация: любой формат вывода, структура метаданных, интеграция с любым внешним сервисом.
- Гибкость и открытость: легко изменить схемы, добавить новые форматы, использовать в CI/CD, cron-задачах.
- Скорость, масштабируемость, безопасность: Quickwit работает быстро даже на больших наборах данных, а всё хранится локально.
- REST API: доступ к поиску из любой точки и любого ПО.
***

Недостатки и ограничения

- Нет автоматической обработки бинарных вложенных форматов (например, архивы внутри архивов) — необходимо расширение скрипта.
- Текущий подход требует поддержки уникальных id файлов для предотвращения дублей.
- Пока отсутствует полноценный web-интерфейс — всё взаимодействие через CLI или curl.

***

Дальнейшее развитие

- Интеграция поддержки новых форматов (ZIP, TAR, DOCX, XLSX) через внешние утилиты или Rust-крейты.
- Генерация идентификаторов на основе хеша содержимого.
- Автоматизация обновления и удаления информации об удалённых/перемещённых файлах.
- Создание web-интерфейса или интеграция через Telegram/Slack бот.

***

Заключение

Создание комплексного инструмента для индексирования, парсинга и поиска файлов с выдачей результатов в формате REST API — шаг к универсальной экосистеме управления личными и корпоративными знаниями, которая не зависит от проприетарных облачных платформ.

Приведённый Bash-скрипт — отличный базис для расширения и кастомизации проекта практически под любую задачу анализа файловых архивов, и может послужить прототипом как для персональных, так и для командных или корпоративных решений.

#!/bin/bash

recollindex > /dev/null 2>&1

# Create JSONL
recollq -a $1 | grep bytes | \
    sed -e "s/^\([^]]*\)\s\[file:\/\/\([^]]*\)\]\s\[\([^]]*\)\]\s\(.*\)\sbytes/{\"ftype\":\"\1\",\"fpath\":\"\2\",\"summary\":\"\3\",\"bytes\":\4}/" > files.jsonl

# Create the index config file.
cat << EOF > file-index.yaml
version: 0.7
index_id: file-index
doc_mapping:
  mode: dynamic
indexing_settings:
  commit_timeout_secs: 30
EOF

# Create index
./quickwit index create --index-config file-index.yaml > /dev/null 2>&1

# Ingest data
./quickwit index ingest --index file-index --input-path ./files.jsonl --force > /dev/null 2>&1

# Search
curl -ks 'http://localhost:7280/api/v1/file-index/search/?query=ftype:application/pdf' | jq -r .hits[].fpath
curl -ks 'http://localhost:7280/api/v1/file-index/search/?query=ftype:text/plain' | jq -r .hits[].fpath
curl -ks 'http://localhost:7280/api/v1/file-index/search/?query=ftype:text/markdown' | jq -r .hits[].fpath
curl -ks 'http://localhost:7280/api/v1/file-index/search/?query=ftype:audio/ogg' | jq -r .hits[].fpath
curl -ks 'http://localhost:7280/api/v1/file-index/search/?query=ftype:audio/flac' | jq -r .hits[].fpath
curl -ks 'http://localhost:7280/api/v1/file-index/search/?query=ftype:audio/mp3' | jq -r .hits[].fpath
curl -ks 'http://localhost:7280/api/v1/file-index/search/?query=ftype:audio/mp4' | jq -r .hits[].fpath

# Delete index
curl -XDELETE 'http://localhost:7280/api/v1/indexes/file-index' > /dev/null 2>&1

#index #search #quickwit #bash #sed #curl