Включите мгновенный семантический поиск на вашем сайте документации с крошечной средой выполнения в браузере <3KB. Без сетевых зависимостей, без затрат.
Внедрите современный векторный поиск в вашу статическую документацию без сторонних сервисов.
Среда выполнения в браузере занимает менее 3 КБ в сжатом виде. Она не загружает веса моделей и не запускает нейронные сети — выполняя чистые арифметические операции для мгновенной гибридной оценки релевантности.
Эмбеддинги создаются локально на этапе компиляции с использованием ONNX Runtime. Клиент использует гибридный BM25-скоринг по ключевым словам и косинусное сходство.
Сочетает быстрый BM25-поиск по ключевым словам с векторным сходством для максимальной релевантности и скорости.
Выберите идеальную модель эмбеддинга для размера вашей документации и используемых языков.
| Модель | Размерность | Размер | Языки | Лучше всего подходит |
|---|---|---|---|---|
| MiniLM L6 v2 ★ | 384 | ~23 MB | Только английский язык | Быстрая, общая документация на английском |
| Multilingual MiniLM L12 | 384 | ~118 MB | 50+ языков | i18n документация |
| Multilingual E5 Small | 384 | ~118 MB | 100+ языков | Широкий языковой охват |
| Multilingual MPNet Base | 768 | ~270 MB | 50+ языков | Лучшее качество для многоязычных проектов |
💡 Многоязычная документация: Если ваш сайт документации содержит несколько языков (например, английский, китайский, немецкий, испанский и т.д.), выберите многоязычную модель с помощью docmd-search --settings. Модель по умолчанию поддерживает только английский язык и будет давать низкую релевантность поиска для других языков.
Сверхлегкая клиентская среда выполнения (<5KB в минифицированном виде), которая полностью выполняется в браузере, используя гибридную оценку BM25 и косинусное сходство векторов.
import * as Search from '@docmd/plugin-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); });
Все, что вы хотели знать об автономном семантическом поиске docmd.
paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2, которая поддерживает более 50 языков.showConfidence, когда он включен, отображает точный процентный показатель соответствия (бейдж сходства) рядом с каждым семантическим результатом, помогая пользователям визуально понимать релевантность поиска.Присоединяйтесь к разработчикам, создающим быструю и красивую документацию с docmd.