Meilisearch AI

Поиск подходящего решения для поиска может показаться компромиссом: либо приходится бороться со сложными, громоздкими системами, либо оказываться заблокированным на непрозрачных и дорогостоящих платформах. Если вы разработчик, стремящийся создавать быстрые, релевантные и интуитивно понятные поисковые интерфейсы без лишних затрат, то Meilisearch предлагает свежий подход. Мы сосредоточились на создании удобной для разработчиков поисковой системы с открытым исходным кодом, которая просто работает. Теперь, с Meilisearch AI, мы добавляем интеллектуальное семантическое понимание к нашей основной скорости и простоте.

Это означает, что вы можете интегрировать сложные поисковые возможности – понимание намерений пользователя, выходящее за рамки простых ключевых слов – непосредственно в ваши приложения, быстрее и проще.

Ключевые особенности

• 🧠 Интеграция поиска на основе ИИ: Внедрите гибридный и семантический поиск, используя современные модели встраивания (такие как OpenAI). Meilisearch преобразует ваши данные и запросы в векторные представления, обеспечивая поиск на основе смысла и контекста, а не только соответствия ключевым словам. Это обеспечивает более интуитивное обнаружение и варианты использования RAG (Retrieval-Augmented Generation).

• ⚡️ Достижение скорости поиска менее 50 мс: Получайте результаты практически мгновенно. Созданный на Rust, Meilisearch оптимизирован для производительности, обеспечивая плавный поиск по мере ввода для ваших конечных пользователей, даже с большими наборами данных.

• 🔎 Использование расширенных полнотекстовых возможностей: Выйдите за рамки простого сопоставления ключевых слов с помощью таких функций, как устойчивость к опечаткам, поиск по префиксу (поиск по мере ввода), настраиваемые правила ранжирования, фильтрация, фасетная классификация, синонимы и стоп-слова. Вы получаете точный контроль над релевантностью.

• 🧩 Преимущества дизайна, ориентированного на разработчиков: Взаимодействуйте с простым RESTful API. Используйте официальные SDK и плагины сообщества для бесшовной интеграции. Четкая документация, инструмент предварительного просмотра поиска и открытый исходный код делают разработку и отладку эффективными.

• ☁️ Выберите свой вариант развертывания: Выберите Meilisearch Cloud для полностью управляемой работы со встроенными возможностями масштабирования, безопасности и мониторинга (включает 14-дневную бесплатную пробную версию). Или самостоятельно разместите версию с открытым исходным кодом для полного контроля над вашей инфраструктурой.

• 🌐 Поддержка глобальной аудитории: Используйте оптимизированную поддержку для многочисленных языков, включая сложные скрипты, такие как китайский, японский и иврит, а также надежную обработку латинского алфавита.

Сценарии использования

1. Поиск товаров в электронной коммерции: Пользователь ищет в вашем интернет-магазине "что-нибудь теплое для походов в горы". Традиционный поиск по ключевым словам может оказаться неэффективным. Гибридный поиск Meilisearch понимает намерение за запросом, объединяя семантическое понимание ("теплое", "походы", "горы") с фильтрами (категория: одежда, вид деятельности: походы) для вывода релевантных курток, термобелья и аксессуаров, даже если точной фразы нет в описании товара. Это приводит к лучшему обнаружению и потенциально более высоким коэффициентам конверсии.

2. Поиск технической документации: Вашей команде необходимо найти информацию о настройке определенного протокола аутентификации в вашей обширной внутренней базе знаний. Вместо простого сопоставления ключевых слов, таких как "auth", семантический поиск Meilisearch может понимать запросы, такие как "как настроить SAML для единого входа", извлекая наиболее релевантные руководства по настройке, справочники по API и статьи по устранению неполадок на основе концептуального сходства. Это экономит ценное время разработчиков.

3. Рекомендации контентной платформы: На платформе потокового мультимедиа пользователь только что закончил смотреть научно-фантастический фильм, действие которого происходит в космосе. Используя векторные вложения, сгенерированные Meilisearch AI на основе синопсисов и жанров, вы можете мгновенно рекомендовать другие концептуально схожие названия – возможно, другие космические оперы, фильмы, исследующие сознание ИИ, или работы того же режиссера – обеспечивая более увлекательный и персонализированный опыт обнаружения за пределами простых жанровых тегов.

Заключение

Meilisearch предоставляет мощное, быстрое и удобное для разработчиков решение для реализации расширенного поиска. Сочетая высокопроизводительный полнотекстовый поиск с контекстуальным пониманием ИИ, он позволяет создавать действительно релевантные и интуитивно понятные пользовательские интерфейсы. Независимо от того, что вы предпочитаете: простоту управляемого облачного сервиса или контроль развертывания с открытым исходным кодом, Meilisearch предлагает инструменты, необходимые для выхода за рамки простого сопоставления ключевых слов и обеспечения поиска, который понимает ваших пользователей.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

1. Как на самом деле работает поиск на основе ИИ? Meilisearch интегрируется со службами "embedder" (такими как OpenAI). Вы настраиваете embedder, который затем преобразует ваши документы и поисковые запросы в числовые представления (векторы), которые отражают семантическое значение. Во время гибридного поиска Meilisearch извлекает результаты на основе как традиционной релевантности ключевых слов (полнотекстовый поиск), так и этого векторного сходства, объединяя сильные стороны обоих подходов.

2. Нужно ли мне предоставлять свои собственные модели ИИ или векторную базу данных? Нет. Meilisearch обрабатывает хранение и извлечение векторов внутри. Вам необходимо настроить внешний сервис (например, OpenAI, используя свой API key) для работы в качестве embedder – компонента, который генерирует векторы из ваших текстовых данных на основе выбранной модели (например, text-embedding-3-small).

3. Замедляет ли использование поиска с помощью ИИ производительность Meilisearch? Генерация вложений добавляет одноразовый этап обработки во время индексации. Хотя векторные вычисления во время поиска добавляют небольшие накладные расходы по сравнению с чистым поиском по ключевым словам, Meilisearch сильно оптимизирован. Гибридные поиски разработаны так, чтобы оставаться очень быстрыми, обычно оставаясь в пределах целевого показателя менее 50 мс для запросов, ориентированных на пользователя, обеспечивая сочетание релевантности и скорости.

4. Могу ли я объединить поиск с помощью ИИ с существующими функциями, такими как фильтрация или фасетная классификация? Да, конечно. Результаты гибридного поиска можно фильтровать и классифицировать по фасетам так же, как и стандартные результаты полнотекстового поиска. Это позволяет вам сочетать семантическую релевантность с точной фильтрацией на основе атрибутов (например, находить документы, семантически связанные с "устойчивой энергетикой", но показывать только те, которые были опубликованы в прошлом году или помечены как "научная статья").

5. В чем основные различия между Meilisearch Cloud и самостоятельным хостингом? Meilisearch Cloud предлагает управляемый сервис, который берет на себя инфраструктуру, масштабирование, обновления, безопасность и резервное копирование, позволяя вам сосредоточиться исключительно на разработке. Он идеально подходит для команд, которым нужна готовность к производству без операционных издержек. Самостоятельный хостинг версии с открытым исходным кодом дает вам полный контроль над средой и конфигурацией, но требует от вас самостоятельного управления развертыванием, масштабированием и обслуживанием.