Meilisearch 是 Rust 实现的高性能开源搜索引擎，可作为 Elasticsearch 的替代方案，支持方便地集成到任何网站或应用程序，支持自托管 (self-hosting)，可作为 Algolia 和 Elasticsearch 的轻量替代方案。Meilisearch 内置了许多实用功能，比如：
- 快速的输入即搜索 (search-as-you-type) 体验，也称作 “即时搜索”
- 支持冗错 / 纠错搜索 (typo tolerance)
- 支持多面搜索 (faceted search)
- 支持基于地理位置的搜索 (geosearch)
- 支持多租户 (multi-tenancy)
Meilisearch 最新稳定版 1.4 已于今天发布，此版本引入了两个重要的实验性功能：向量存储和分数详情，并包含多项性能改进和错误修复。
新功能 (实验性)
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向量存储 (Vector Store)：
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允许存储和搜索向量 (Embeddings)。
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新增
embedders和prompt索引设置。 -
新增
/indexes/:index_uid/embeddingsAPI 端点用于添加向量。 -
新增
/indexes/:index_uid/settings/embedders和/indexes/:index_uid/settings/promptAPI 端点用于配置嵌入器和提示。 -
新增
vector搜索参数用于纯向量搜索。 -
新增
hybrid搜索参数用于混合 (关键字 + 向量) 搜索。
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分数详情 (Score Details)：
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新增
showRankingScoreDetails搜索参数 (设置为true)。 -
在搜索结果的
_rankingScoreDetails字段中返回每个文档详细的排名分数计算信息。
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性能改进
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索引性能：通过优化 Roaring Bitmaps 的内存使用，显著提高了大型文档的索引速度。
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内存使用：降低了索引过程中的内存消耗。
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搜索性能：通过优化 Roaring Bitmaps 的交集计算，提升了包含大量候选结果的搜索查询性能。
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排名分数：提高了排名分数计算的精确度。
其他改进
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/features端点：添加了vectorStore和scoreDetails到/featuresAPI 端点，以表明这些实验性功能是否启用。 -
错误信息：改进了无效
filter和sort语法的错误提示信息。
Bug 修复
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修复了索引非常大的文档 (接近 4GB) 时可能发生的崩溃问题。
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修复了在大量文档上使用
sort时可能发生的崩溃问题。 -
修复了同时使用
sort和distinct时可能返回不正确结果的问题。 -
修复了
attributesToSearchOn设置在某些情况下未正确应用的问题。 -
修复了
attributesToRetrieve与distinct结合使用时无法正常工作的问题。 -
修复了在索引过程中发生崩溃后可能导致索引损坏的问题。
下载地址：https://github.com/meilisearch/meilisearch/releases/tag/v1.14.0