Meilisearch
Meilisearch — это молниеносный поисковый API с открытым исходным кодом, который предлагает гибридные возможности поиска на основе искусственного интеллекта с такими функциями, как устойчивость к опечаткам, всесторонняя языковая поддержка и интуитивно понятная функция поиска по мере ввода.
https://meilisearch.com/?ref=producthunt&utm_source=aipure
Информация о продукте
Обновлено:17/10/2025
Тенденции ежемесячного трафика Meilisearch
Meilisearch получил 162.7k посещений за прошлый месяц, демонстрируя Умеренный рост на уровне 27%. Согласно нашему анализу, эта тенденция соответствует типичной рыночной динамике в секторе инструментов искусственного интеллекта.
Посмотреть историю трафикаЧто такое Meilisearch
Meilisearch — это гибкая и мощная поисковая платформа, ориентированная на пользователя, построенная на Rust, которая может быть интегрирована в любой веб-сайт или приложение. Основанная в 2018 году Квентином де Келеном, Клементом Рено и Томасом Пайе, Meilisearch предоставляет унифицированную платформу поиска информации, которая сочетает в себе традиционные возможности поиска с современными функциями искусственного интеллекта. Он предлагает как самостоятельно размещенные, так и облачные решения через Meilisearch Cloud, что делает его доступным для разработчиков любого масштаба. Платформа выделяется своим вниманием к опыту разработчиков и простоте использования, требуя минимальной настройки для начала работы.
Ключевые особенности Meilisearch
Meilisearch - это мощная поисковая система с открытым исходным кодом, которая обеспечивает молниеносный поиск на основе искусственного интеллекта с такими функциями, как устойчивость к опечаткам, фасетный поиск и семантический поиск. Она предлагает как полнотекстовый, так и гибридный поиск, а также расширенные функции, такие как геопоиск, фильтрация и векторное хранилище, и все это при сохранении интуитивно понятного API, который упрощает интеграцию в любой веб-сайт или приложение.
Гибридный поиск на основе искусственного интеллекта: Сочетает традиционный полнотекстовый поиск с семантическим пониманием для предоставления более релевантных и контекстуальных результатов поиска
Поиск с учетом опечаток: Встроенная функция нечеткого поиска, которая автоматически обрабатывает опечатки и орфографические ошибки без какой-либо настройки
Расширенная фильтрация и фасетная навигация: Мощный набор инструментов для создания сложных поисковых интерфейсов с настраиваемыми правилами ранжирования и возможностями фасетного поиска
Поддержка мультимодального поиска: Возможность поиска по различным типам контента, включая текст, изображения, видео и аудиофайлы
Варианты использования Meilisearch
Платформы электронной коммерции: Внедрите быстрый и релевантный поиск продуктов с функциями фильтрации, фасетной навигации и геолокации, чтобы улучшить качество покупок
Системы управления контентом: Обеспечьте эффективный поиск по различным типам контента с семантическим пониманием и устойчивостью к опечаткам
Мобильные приложения: Интегрируйте функцию быстрого поиска со временем отклика менее 50 мс для удобства пользователей
Преимущества
Простая интеграция с интуитивно понятным RESTful API
Быстрое время отклика (менее 50 мс)
Широкие возможности настройки релевантности поиска
Недостатки
Не подходит в качестве основной базы данных
Требуется коммерческое соглашение для производственного использования
Некоторые расширенные функции, такие как шардинг, доступны только в Enterprise Edition
Как использовать Meilisearch
Установите Meilisearch: Загрузите и установите последнюю версию Meilisearch локально или зарегистрируйтесь в Meilisearch Cloud (14-дневная бесплатная пробная версия доступна на cloud.meilisearch.com/register)
Запустите сервер Meilisearch: Запустите Meilisearch, запустив двоичный файл с главным ключом для безопасности: ./meilisearch --master-key aSampleMasterKey
Установите SDK: Установите Meilisearch SDK для предпочитаемого языка программирования/фреймворка с помощью менеджера пакетов (например, npm install meilisearch для JavaScript)
Инициализируйте клиент: Создайте клиент Meilisearch, подключившись к вашему экземпляру с URL-адресом конечной точки и главным ключом: const client = new MeiliSearch('http://localhost:7700', 'masterKey')
Создайте индекс: Создайте индекс для хранения ваших документов/данных, которые вы хотите сделать доступными для поиска
Добавьте документы: Добавьте документы в свой индекс с помощью метода addDocuments. Документы должны быть в формате JSON с уникальным полем идентификатора
Настройте параметры поиска: Настройте параметры поиска, такие как фильтруемые атрибуты, правила ранжирования и другие параметры настройки, необходимые для вашего варианта использования
Выполните поиск: Используйте метод search в своем индексе для выполнения поиска. По умолчанию возвращает 20 лучших результатов, но может быть настроен с использованием параметров
Отслеживайте задачи: Используйте API задач для отслеживания статуса асинхронных операций, таких как индексация документов
Реализуйте интерфейс: Создайте свой поисковый интерфейс, используя методы SDK для подключения к Meilisearch и отображения результатов для пользователей
Часто задаваемые вопросы о Meilisearch
Meilisearch — это гибкий и мощный поисковый движок, ориентированный на пользователя, который можно добавить на любой веб-сайт или в приложение. Это поисковая система с открытым исходным кодом и искусственным интеллектом, которая обеспечивает молниеносную скорость поиска благодаря гибридным функциям поиска на основе искусственного интеллекта.
Видео Meilisearch
Популярные статьи
Veo 3.1: новейший AI-видеогенератор Google в 2025 году
Oct 16, 2025
Бесплатные инвайт-коды Sora в октябре 2025 года: как получить и начать создавать
Oct 13, 2025
Claude Sonnet 4.5: новейшая AI-платформа для кодирования от Anthropic в 2025 году | Функции, цены, сравнение с GPT 4 и многое другое
Sep 30, 2025
Как создать фото в стиле тренда Ghostface AI с помощью запроса Google Gemini: Полное руководство 2025
Sep 29, 2025
Аналитика веб-сайта Meilisearch
Трафик и рейтинги Meilisearch
162.7K
Ежемесячные посещения
#205544
Глобальный рейтинг
#4801
Рейтинг категории
Тенденции трафика: Feb 2025-Jun 2025
Анализ пользователей Meilisearch
00:01:56
Средняя продолжительность посещения
3.49
Страниц за посещение
41.03%
Показатель отказов
Основные регионы Meilisearch
CN: 18.48%
IN: 12%
US: 5.23%
FR: 5.04%
VN: 3.55%
Others: 55.71%
Последние ИИ-инструменты, похожие на Meilisearch
Snapmark
Snapmark — это поисковая система на основе искусственного интеллекта для закладок, которая позволяет пользователям сохранять, искать и организовывать веб-сайты, изображения и текст без ручного тегирования или категоризации.
Uměl.cz
Uměl.cz - это чешская поисковая система на базе ИИ, которая предоставляет интеллектуальные и контекстуальные ответы на запросы пользователей.
ReviewPower
ReviewPower — это универсальная платформа, которая агрегирует и анализирует надежные отзывы с G2 и Capterra, чтобы помочь компаниям получать ценные прозрения из отзывов клиентов.
AskWiki
AskWiki - это программное обеспечение семантического интеллекта и поисковая система на естественном языке, которая позволяет пользователям задавать вопросы по содержимому Википедии и получать конкретные, точные ответы.
Популярные ИИ-инструменты, похожие на Meilisearch
SearchGPT
SearchGPT - это прототип поиска с искусственным интеллектом от OpenAI, который обеспечивает быстрые, разговорные ответы с четкими источниками, используя модели GPT.
DuckDuckGo AI Chat
DuckDuckGo AI Chat — это бесплатный и анонимный способ доступа к популярным чат-ботам AI, таким как GPT-3.5, Claude и другим, сохраняя при этом конфиденциальность пользователя.
R2R
R2R (Reason to Retrieve) — это продвинутая система извлечения информации на основе ИИ, которая предоставляет готовые к использованию возможности Retrieval-Augmented Generation (RAG) с мультимодальным поглощением контента, гибридным поиском, графами знаний и комплексным управлением документами через RESTful API.
Pre-AI Search - Filter Google AI Content
Pre-AI Search - это расширение для Chrome, которое помогает пользователям фильтровать контент, сгенерированный ИИ, из результатов поиска Google, сосредотачиваясь на контенте, опубликованном до появления генерации контента ИИ.