意味を理解する検索。
ブラウザ上で動作。 完全なプライバシー。
あらゆるドキュメントサイト対応のオフラインセマンティック検索。意味を理解し、ブラウザ上で完結、クラウドへのデータ送信は一切ありません。
仕組み
サーバーやサードパーティサービスを必要としない、静的ドキュメント向けスマート検索。
ブラウザローカルで実行
ブラウザ上で直接実行される軽量なAIモデルを使用。ユーザーのデバイスから外部へデータが送信されることはありません。
ユーザーの意図・意味を理解
完全一致検索を超えた検索。「認証」と検索すると「サインイン」「ログイン」「セッション」に関する結果も自動的に発見します。
ハイブリッド(キーワード+セマンティック)
高速なキーワードマッチングと意味に基づく類似度スコアリングを組み合わせ、最も関連性の高い結果を即座に提示します。
docmd-search の比較優位性
クライアントサイド AI ベクトル検索 vs 従来のクラウド API および静的キーワード検索エンジン。
| 機能・特徴 | docmd Search | Algolia / クラウド検索 | Pagefind / Lunr |
|---|---|---|---|
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セマンティック意味理解
完全一致のキーワードだけでなく、意図や文脈から概念を検索
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高密度ベクトルAI | NeuralSearch (要エンタープライズ契約) | 語幹・単語一致のみ |
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インフラ & 月額費用
継続的なサーバーホスティング、ベクトルDB、検索APIクエリ費用
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¥0 / 永久無料 | 従量課金 / 高額契約 | ¥0 / 永久無料 |
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オフライン & 閉域環境対応
イントラネット、オフラインPWA、ネット不要のローカル開発で動作
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100% オフライン | 常時インターネット必須 | 100% オフライン |
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プライバシー & データ保管場所
検索クエリが処理および記録される場所
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データ送信完全ゼロ | クエリをクラウドに記録 | データ送信完全ゼロ |
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検索レイテンシ
1文字入力ごとの応答速度
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< 1ms (メモリ内) | 50–250ms (ネットワーク往復) | < 5ms (メモリ内) |
検索モデルの選択
ドキュメントの規模や言語要件に合わせたモデルを選択できます。
| モデル | 次元数 | サイズ | 対応言語 | 最適な用途 |
|---|---|---|---|---|
| MiniLM L6 v2 推奨 ★ | 384 | ~23 MB | 英語のみ | 高速・一般的な英語ドキュメント |
| Multilingual MiniLM L12 | 384 | ~118 MB | 50以上の言語 | 多言語(i18n)ドキュメント |
| Multilingual E5 Small | 384 | ~118 MB | 100以上の言語 | 広範な言語カバー率 |
| Multilingual MPNet Base | 768 | ~270 MB | 50以上の言語 | 最高品質の多言語対応 |
💡 多言語ドキュメント: Webサイトに複数の言語(英語、中国語、ドイツ語、スペイン語など)が含まれる場合は、docmd-search --settings で多言語モデルを選択してください。デフォルトのモデルは英語専用であり、他の言語では検索関連性が低下します。
どこでも使えるクライアントAPI
完全ブラウザ完結の超軽量クライアントランタイム(Gzip 圧縮後 3KB 未満)。
Gzip 圧縮後 3 KB 未満
軽量な純粋 JavaScript。WASM 不要、モデルDL 不要、外部依存性完全ゼロ。
段階的バッチストリーミング
バッチ 0 が即座に読み込まれ即時検索可能に。残りのチャンクは背景で自動取得。
フレームワーク非依存
React、Vue、Next.js、Astro、静的 HTML に即導入可能。完全な TypeScript 定義付き。
100% ローカルプライバシー
端末メモリ内のみで計算しテレメトリ完全ゼロ。企業の厳格なプライバシーと GDPR に準拠。
import { load, search } from 'docmd-search/client'; // 1. Initialise index (batch 000 loads instantly, rest stream in background) await load('/_docmd-search', (loaded, total) => { console.log(`Loaded batch ${loaded}/${total}`); }); // 2. Query search with hybrid vector + keyword scoring (<1ms) const results = search('authentication secure routes', 5); results.forEach(({ score, chunk }) => { console.log(`[${Math.round(score * 100)}%] ${chunk.file}#${chunk.heading || ''}`); });
docmd.config.jsonで"plugins": { "search": { "semantic": true } }を指定するだけでセマンティック検索が有効になります – カスタムJavaScriptは不要です。よくある質問
docmd-searchとオフラインセマンティック検索に関するFAQ。
完全にブラウザ上で動きますか?
ユーザーはAIモデルをダウンロードする必要がありますか?
仕組みについて学ぶ →
複数言語に対応していますか?
信頼度スコアバッジとは何ですか?
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