Meilisearch AI

Trouver la solution de recherche idéale peut donner l'impression d'un compromis : soit se débattre avec des systèmes complexes et lourds, soit se retrouver enfermé dans des plateformes opaques et coûteuses. Si vous êtes un développeur cherchant à créer des expériences de recherche rapides, pertinentes et intuitives sans les inconvénients habituels, Meilisearch offre une approche novatrice. Nous nous sommes concentrés sur la création d'un moteur de recherche open-source, facile à utiliser pour les développeurs, qui fonctionne tout simplement. Désormais, avec Meilisearch AI, nous ajoutons une compréhension sémantique intelligente à notre vitesse et notre simplicité de base.

Cela signifie que vous pouvez intégrer des capacités de recherche sophistiquées – comprenant l'intention de l'utilisateur au-delà des simples mots-clés – directement dans vos applications, plus rapidement et plus facilement.

Fonctionnalités clés

• 🧠 Intégration de la recherche basée sur l'IA : Implémentez la recherche hybride et sémantique en utilisant des modèles d'embedding de pointe (comme OpenAI). Meilisearch traduit vos données et vos requêtes en représentations vectorielles, permettant des recherches basées sur le sens et le contexte, et pas seulement sur la correspondance des mots-clés. Cela permet une découverte plus intuitive et des cas d'utilisation de génération augmentée par la récupération (RAG).

• ⚡️ Atteignez une recherche en moins de 50 ms : Fournissez des résultats pratiquement instantanément. Construit en Rust, Meilisearch est optimisé pour la performance, assurant une expérience de recherche fluide au fur et à mesure de la saisie pour vos utilisateurs finaux, même avec de grands ensembles de données.

• 🔎 Tirez parti des fonctionnalités avancées de recherche en texte intégral : Allez au-delà de la simple correspondance de mots-clés avec des fonctionnalités telles que la tolérance aux fautes de frappe, la recherche par préfixe (recherche au fur et à mesure de la saisie), des règles de classement personnalisables, le filtrage, le facettage, les synonymes et les mots vides. Vous obtenez un contrôle précis sur la pertinence.

• 🧩 Profitez d'une conception centrée sur le développeur : Interagissez avec une API RESTful simple. Utilisez les SDK officiels et les plugins de la communauté pour une intégration transparente. La documentation claire, l'outil de prévisualisation de la recherche et la nature open-source rendent le développement et le débogage efficaces.

• ☁️ Choisissez votre déploiement : Optez pour Meilisearch Cloud pour une expérience entièrement gérée avec évolutivité, sécurité et surveillance intégrées (essai gratuit de 14 jours inclus). Ou auto-hébergez la version open-source pour un contrôle complet de votre infrastructure.

• 🌐 Prenez en charge les audiences mondiales : Utilisez une prise en charge optimisée pour de nombreuses langues, y compris les scripts complexes comme le chinois, le japonais et l'hébreu, ainsi qu'une gestion robuste de l'alphabet latin.

Cas d'utilisation

1. Découverte de produits e-commerce : Un utilisateur recherche dans votre boutique en ligne "quelque chose de chaud pour la randonnée en montagne". La recherche traditionnelle par mots-clés pourrait avoir du mal. La recherche hybride de Meilisearch comprend l'intention derrière la requête, combinant la compréhension sémantique ("chaud", "randonnée", "montagnes") avec des filtres (catégorie : vêtements, activité : randonnée) pour faire apparaître les vestes, les couches thermiques et les accessoires pertinents, même si l'expression exacte ne figure pas dans la description du produit. Cela conduit à une meilleure découverte et à des taux de conversion potentiellement plus élevés.

2. Recherche de documentation technique : Votre équipe doit trouver des informations sur la configuration d'un protocole d'authentification spécifique au sein de votre vaste base de connaissances interne. Au lieu de simplement faire correspondre des mots-clés comme "auth", la recherche sémantique de Meilisearch peut comprendre des requêtes comme "comment configurer SAML pour l'authentification unique", en récupérant les guides de configuration, les références API et les articles de dépannage les plus pertinents en fonction de la similarité conceptuelle. Cela permet de gagner un temps précieux pour les développeurs.

3. Recommandations de plateforme de contenu : Sur une plateforme de streaming multimédia, un utilisateur vient de terminer de regarder un film de science-fiction se déroulant dans l'espace. En utilisant des embeddings vectoriels générés par Meilisearch AI basés sur les synopsis et les genres, vous pouvez instantanément recommander d'autres titres conceptuellement similaires – peut-être d'autres space operas, des films explorant la conscience de l'IA ou des œuvres du même réalisateur – offrant une expérience de découverte plus engageante et personnalisée au-delà des simples balises de genre.

Conclusion

Meilisearch fournit une solution puissante, rapide et facile à utiliser pour les développeurs afin d'implémenter une recherche avancée. En combinant la recherche en texte intégral à haute performance avec la compréhension contextuelle de l'IA, elle vous permet de créer des expériences utilisateur véritablement pertinentes et intuitives. Que vous privilégiez la facilité d'un service cloud géré ou le contrôle d'un déploiement open-source, Meilisearch offre les outils dont vous avez besoin pour aller au-delà de la simple correspondance de mots-clés et fournir une recherche qui comprend vos utilisateurs.

Foire aux questions (FAQ)

1. Comment fonctionne réellement la recherche basée sur l'IA ? Meilisearch s'intègre aux services d'"embedder" (comme OpenAI). Vous configurez un embedder, qui convertit ensuite vos documents et vos requêtes de recherche en représentations numériques (vecteurs) qui capturent le sens sémantique. Lors d'une recherche hybride, Meilisearch récupère les résultats en fonction à la fois de la pertinence traditionnelle des mots-clés (texte intégral) et de cette similarité vectorielle, combinant ainsi les forces des deux approches.

2. Dois-je fournir mes propres modèles d'IA ou ma base de données vectorielle ? Non. Meilisearch gère le stockage et la récupération des vecteurs en interne. Vous devez configurer un service externe (comme OpenAI, en utilisant votre clé API) pour qu'il agisse en tant qu'embedder – le composant qui génère les vecteurs à partir de vos données textuelles en fonction d'un modèle choisi (par exemple, text-embedding-3-small).

3. L'utilisation de la recherche basée sur l'IA ralentit-elle les performances de Meilisearch ? La génération d'embeddings ajoute une étape de traitement unique lors de l'indexation. Bien que le calcul vectoriel pendant la recherche ajoute une légère surcharge par rapport à la recherche par mots-clés pure, Meilisearch est fortement optimisé. Les recherches hybrides sont conçues pour rester très rapides, restant généralement bien en deçà de l'objectif de moins de 50 ms pour les requêtes destinées aux utilisateurs, offrant ainsi un mélange de pertinence et de vitesse.

4. Puis-je combiner la recherche basée sur l'IA avec les fonctionnalités existantes telles que le filtrage ou le facettage ? Oui, absolument. Les résultats de la recherche hybride peuvent être filtrés et facettés comme les résultats de la recherche en texte intégral standard. Cela vous permet de superposer la pertinence sémantique avec un filtrage précis basé sur les attributs (par exemple, trouver des documents liés sémantiquement à "l'énergie durable" mais ne montrer que ceux publiés au cours de la dernière année ou étiquetés avec "article de recherche").

5. Quelles sont les principales différences entre Meilisearch Cloud et l'auto-hébergement ? Meilisearch Cloud offre un service géré, gérant l'infrastructure, la mise à l'échelle, les mises à jour, la sécurité et les sauvegardes pour vous, vous permettant de vous concentrer uniquement sur le développement. Il est idéal pour les équipes souhaitant une mise en production sans surcharge opérationnelle. L'auto-hébergement de la version open-source vous donne un contrôle complet sur l'environnement et la configuration, mais vous oblige à gérer vous-même le déploiement, la mise à l'échelle et la maintenance.