3KB未満の超軽量なブラウザ実行環境で、ドキュメントサイトに瞬時のセマンティック検索を導入。ネットワークへの依存なし、APIコストなし。
サードパーティのサービスを使用せずに、最新のベクトル検索を静的ドキュメントに直接組み込みます。
ブラウザのランタイムは3KB未満（gzip圧縮時）です。モデル重みのダウンロードは不要で、ニューラルネットワークも実行しません。純粋な算術演算のみで瞬時のハイブリッドスコアリングを行います。
ビルド時にONNX Runtimeを用いてローカルでベクトル埋め込み（embeddings）を構築・量化します。クライアント側ではBM25キーワードマッチとコサイン類似度を融合して再ランクします。
高速なBM25キーワードマッチとベクトル類似度を組み合わせ、最高の検索適合性と速度を実現します。
ドキュメントの規模や対象言語に合わせて、最適な埋め込みモデルをお選びください。
| モデル名 | 次元数 | サイズ | 対応言語 | 最適な用途 |
|---|---|---|---|---|
| MiniLM L6 v2 ★ | 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）ドキュメンテーション |
| Multilingual E5 Small | 384 | ~118 MB | 100以上の言語 | 広範な言語カバー力 |
| 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に関するヒント: ドキュメントサイトが英語、中国語、ドイツ語、スペイン語などの多言語で構成されている場合は、必ず docmd-search --settings コマンド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るため、他の言語では検索精度が大幅に低下します。 If your documentation website contains multiple languages (such as English, Chinese, German, Spanish, etc.), select a multilingual model using docmd-search --settings. The default model is English-only and will produce poor search relevance for other languages.
極めて軽量な（圧縮後5KB未満）クライアントランタイムで、BM25とベクトルコサイン類似度のハイブリッドスコアリングを用いて完全にブラウザ上で実行されます。
import * as Search from 'docmd-search/client'; // 1. Initialise and load index folder. // Batch 0 is loaded instantly for sub-millisecond search startup, // while remaining chunk batches load progressively in background. await Search.load('/.docmd-search', (loaded, total) => { console.log(`Loaded batch ${loaded}/${total}`); }); // 2. Query search using hybrid vector + keyword matching. const results = Search.search('authentication secure routes', 10); results.forEach(({ score, chunk }) => { console.log(`[${(score * 100).toFixed(0)}%] ${chunk.file}#${chunk.heading || ''}`); console.log(chunk.text); });
ローカルの検索インデックスを瞬時に構築し、適合度（Relevance）を検証できます。
$ npx docmd-search --build ✓ Loaded local vector model ✓ Generated static index: .docmd-search/index.json
docmdのオフライン・セマンティック検索に関するすべての質問にお答えします。
paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 などの多言語対応埋め込みモデルを選択してください。showConfidence フラグを有効にすると、各セマンティック検索結果の横に正確な類似度マッチング比率のバッジが表示され、ユーザーが検索の関連度を視覚的に理解しやすくなります。