01Core pain point and demand
YaCy 参考 Java 实现的搜索结果质量差，尤其是多词查询时相关性低、速度慢。用户在进行复杂查询时经常得到不相关的结果，且响应时间过长，严重影响使用体验。
02Product solution
开发一个基于 AI 的搜索相关性增强插件，通过语义理解、查询扩展和结果重排序来提升 YaCy 的搜索质量。该插件可以集成到 YaCy 节点中，利用轻量级 NLP 模型（如 ONNX 运行时）对查询和文档进行向量化，实现语义匹配，同时优化索引和缓存机制以提升速度。
03Monetization and business model
采用开源核心 + 商业插件模式。基础插件免费开源，吸引用户；高级功能（如高级语义模型、分布式缓存优化、企业级支持）通过订阅或一次性许可收费。同时可提供云托管服务，为不想自行部署的用户提供托管版 YaCy 搜索增强服务。
04Action steps
- 1调研 YaCy 现有架构和搜索流程，确定集成点。
- 2选择轻量级 NLP 模型（如 Sentence-BERT 的蒸馏版）并优化推理速度。
- 3开发查询扩展和语义重排序模块，作为 YaCy 插件。
- 4在本地 YaCy 节点进行测试，评估相关性和速度提升。
- 5发布开源版本，收集社区反馈并迭代。
- 6开发高级功能并制定定价策略，推出商业版。
- 7与 YaCy 社区合作推广，寻求集成和合作伙伴。
05Risk notice
技术风险：轻量级模型可能无法显著提升相关性；性能风险：在资源受限的设备上运行 AI 模型可能导致速度更慢；市场风险：YaCy 用户基数较小，付费意愿可能不高；竞争风险：其他去中心化搜索项目可能推出类似功能。