使用 Meilisearch AI 构建搜索的未来

当 Bookshop.org 的小型工程团队在搜索转化率方面努力突破 14% 时，他们面临一个熟悉的困境。尽管拥有 Elasticsearch——一个强大但复杂的搜索解决方案——他们八人团队却将更多时间花在维护搜索基础设施上，而不是改进其核心平台。他们需要一些不同的东西：一个能以更少开销提供更好结果的解决方案。

他们的挑战反映了现代软件开发中更广泛的现实。每一次点击、每一次搜索查询和每一次页面加载都直接影响业务指标，然而旨在优化这些体验的工具本身却常常成为瓶颈。对于工程团队，特别是小型团队而言，搜索基础设施的复杂性可能成为创新和增长的隐性负担。

这就是 Meilisearch 的用武之地。它旨在开箱即用，让开发者能够专注于构建而非维护。今天，我们通过Meilisearch AI 的发布，将这一使命推向更远——这是我们使开发者能够更轻松地构建世界一流搜索体验的下一步。

在本文中，我们将探讨现代搜索如何超越简单的查询而发展，审视开发团队面临的技术挑战，并介绍 Meilisearch 的创新解决方案——包括我们新的 AI 功能。您将了解我们以开发者体验为中心的方法如何改变搜索的实现方式，并发现我们使所有规模团队都能使用高级搜索功能的路线图。

重新定义现代搜索

现代搜索体验已远超传统搜索栏，涵盖了两个关键方面：搜索和发现。

搜索可以表现为输入框、菜单、过滤器，或是流行的对话式搜索用户体验（即聊天机器人）。而发现则在内容导航和推荐建议中发挥关键作用。

在各行各业中，搜索和发现最常见的形式如下

• 传统全文搜索与语义搜索：在 SaaS、电子商务、市场平台和内容平台等所有行业中均是标准配置
• 对话式搜索：在 RAG（检索增强生成）和 Perplexity 等 AI 增强型搜索界面中尤为突出
• 导航发现：在社交媒体和内容平台中常见，其中信息流是主要的导航方式
• 推荐：在电子商务和内容平台中与业务价值更紧密地结合

对于早期初创公司和中小型企业而言，实现这些搜索功能带来了重大的技术挑战。当添加 AI 集成和个性化层时，复杂性会倍增。解决这些痛点会分散人力，使其无法专注于构建核心产品价值。Meilisearch 旨在减轻您的负担，让您能够专注于真正重要的事情。

我们希望 Meilisearch 内置功能能够处理现代用例，例如文档嵌入。复杂的设置——例如管理像 Elasticsearch 这样的重量级解决方案、调整 Postgres 实例或处理混合搜索——都是额外的集成负担。这还不包括与暴露前端可访问 API 或收集业务 KPI 所需的分析相关的安全考量——这些是定制解决方案不附带的。

这些开发者体验方面的考量最终会影响业务指标，因为工程瓶颈会导致更长的产品上市时间，从而阻碍希望快速发展的公司的增长。例如，在电子商务中，搜索准确性直接转化为转化率，正如我们如何帮助Bookshop 将基于搜索的购买量提高了 43% 所显示。在 SaaS 和内容平台，发现功能可以促进用户参与度和采用率的增长，这两者都是控制用户流失的关键。

利用开发者体验事半功倍

Meilisearch 是一款零配置、即插即用的解决方案，您可以安装后即刻使用。任何搜索工具的核心——也是开发者面临的最大挑战——在于确保结果的相关性。CascadeRank 是我们对相关性微调的解决方案。我们的算法使用人类可读的排名规则，支持配置和轻松自定义。使用 Meilisearch，简单性是关键，让您能够快速设置并专注于核心任务。

尽管自定义很容易，但 Meilisearch 提供了强大的默认配置，可以开箱即用地处理常见需求——例如容错拼写和优先考虑词语邻近度。事实上，我们看到Minipouce 在使用 Meilisearch 的默认配置后，获得了比之前 Typesense 设置更好的相关性，从而使搜索量增长了 5 倍。

可扩展性是小型团队和企业共同关心的问题。对于面向用户的搜索而言，性能是关键——无论是搜索延迟还是索引时间。Podscan.fm 搜索 600GB 数据的案例表明，即使面对大型数据集，搜索速度依然快速。我们下一代索引器更新速度提高了 4 倍，使得 Meilisearch 同样适用于大规模写入密集型工作流。

在安全性方面，我们绝不妥协。因此，Meilisearch 提供了基本安全功能，以处理简单和复杂的用例。Meilisearch 方便API 密钥管理，以支持多环境。内置的多租户功能也支持更高级的安全模式，允许开发者自定义其访问规则。

凭借我们在不同客户搜索需求方面的专业知识，我们构建了Meilisearch Cloud。它是最快的入门方式。除了让团队摆脱基础设施管理负担外，它还集成了分析和监控功能，使其成为HitPay 等公司的首选生产平台。开源 Meilisearch 可以通过 Docker 和多种托管平台进行自托管。

这套功能使 Meilisearch 成为一个简单的解决方案，能够提供最佳的现代搜索体验。这包括受益于简便的大语言模型（LLM）集成，以利用 AI 驱动的解决方案。

为您的搜索策略未雨绸缪

通过原生混合搜索和向量搜索集成，Meilisearch 使实现 AI 驱动的搜索功能变得简单。但我们不止于此——我们的 2025 年路线图充满了各项功能，旨在帮助企业从 AI 中发掘更多价值，同时保持性能和可扩展性。

通过个性化提升转化率

我们的研究表明，个性化显著提高了不同业务类型的转化率。我们计划发布一个个性化框架，以实现在每个请求中收集终端用户上下文。这个全面的上下文管理系统允许开发者利用用户偏好、近期互动和行为模式，进一步按用户定制结果的相关性。

无额外开销的检索增强生成

尽管 Meilisearch 已支持构建检索增强生成 (RAG)，但我们希望在引擎中集成内置的 RAG 功能，无缝结合全文搜索、向量搜索和大语言模型（LLM）交互。然后，我们希望通过处理 RAG 场景中的过滤、排序和结果合并的编排，来解决最先进 RAG 应用程序中固有的问题。当然，我们希望这些功能带有强大的默认设置，让开发者能够轻松上手。

高级排名集成

我们的目标是提供一种原生方式，让用户能够利用 AI 重排序模型来提高结果的相关性。这通过允许基于用户上下文和行为进行实时结果重排序，提供了一种更灵活的结果相关性配置方法。我们还希望使组织能够集成其自定义排名模型，以便根据选定因素进一步动态调整结果。

随规模扩展的可靠性

我们还计划改进 Meilisearch 的基础设施，以更好地处理其他用例。特别是，我们希望通过在联邦远程搜索的分片实验基础上，继续改进分布式系统能力，以实现更好的扩展性和高可用性。另一个性能层是集成更复杂的缓存机制，以提高开箱即用性能。监控和可观测性也根据用户反馈持续改进。

Meilisearch AI，令人耳目一新的简单搜索开发者体验

Meilisearch AI 的发布标志着 Meilisearch 用户进入了一个新时代，它与现代 AI 驱动应用程序的格局完全融合。但它也是我们核心价值的持续实现——让良好的搜索用户体验易于构建。我们相信，专注于开发者体验能够使工程师更快地实现价值，并保持对其核心业务的专注。

Meilisearch 频繁发布，不断集成内置功能，使快速迭代的公司能够发挥其最佳优势。有关 Meilisearch AI 发布的更多信息，请查阅我们的发布周页面。

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