2024 年 3 月 12 日

Meilisearch 1.7

Meilisearch 1.7 稳定了排名分数详情，为 Hugging Face 嵌入添加了 GPU 支持，并集成了最新的 OpenAI 嵌入模型。

Laurent CazanoveDX 工程师 & 文案撰稿人@StriftCodes

我们很高兴推出 Meilisearch v1.7。在本文中，我们将回顾最重要的更改。有关详尽列表，请查看 Github 上的更改日志。

Meilisearch 1.7 也可在Meilisearch Cloud上使用 — 立即升级！

改进的混合 & 向量搜索

AI 搜索是一项实验性功能，请阅读文档以启用 AI 搜索。

新的 OpenAI 嵌入模型

从 Meilisearch 1.7 开始，您可以使用 OpenAI 的第三代嵌入模型

text-embedding-3-small
text-embedding-3-large

与之前的 text-embedding-ada-002 模型相比，这些新模型提供了改进，可以平衡搜索结果的相关性和成本效益。

small 模型更具成本效益，生成较小的向量嵌入，所需的存储空间更少。 large 模型专注于提供更高的搜索结果精度，使其成为优化相关性的理想选择。

配置 OpenAI 模型维度

当使用新的 text-embedding-3-small 和 text-embedding-3-large OpenAI 模型时，您现在可以为模型配置维度。如果未提供，则使用模型的默认维度。

您可以在更新设置时执行此操作

{
  // other settings...

  "embedders": {
    "small": {
      "source": "openAi",
      "model": "text-embedding-3-large",
      "dimensions": 512 // must be >0, must be <= 3072 for "text-embedding-3-large"
    },
  }
}

更高的维度通常提供更复杂的嵌入，这可以带来更准确的搜索结果。但是，增加的维度计算成本更高，并且需要更多的存储空间。

使用 OpenAI text-embedding-ada-002 时，您无法自定义维度。

在 Meilisearch Cloud 上使用 AI 搜索

Meilisearch 混合搜索和向量搜索即将登陆 Meilisearch Cloud。我们每天都会发出邀请。加入测试版。👇

获得提前体验

用于计算 Hugging Face 嵌入的 GPU 支持

Meilisearch 1.7 能够为自托管 Meilisearch 启用 GPU 支持，以计算 Hugging Face 嵌入。这可以显著加快嵌入生成过程。

请在我们的专用指南中找到有关使用 GPU 计算 Hugging Face 嵌入的详细说明。

在搜索时显示排名分数详情

Meilisearch 1.7 稳定了在 [Meilisearch 1.3](/blog/v1-3-release/?utm_campaign=release-v1-7&utm_source=blog) 中引入的 showRankingScoreDetails 搜索参数。此参数在搜索结果中的每个文档中添加一个 _rankingScoreDetails 字段，从而可以进一步检查搜索结果。

您可以在进行搜索时包含该参数

curl 
  -X POST 'https://edge.meilisearch.com/indexes/movies/search' 
  -H 'Content-Type: application/json' 
  --data-binary '{
    "q": "batman",
    "showRankingScoreDetails": true
  }'

请在 API 参考中了解有关 _rankingScoreDetails 对象以及如何使用您首选的 SDK 的更多信息。

贡献者致谢

我们要衷心感谢所有使此版本成为可能的贡献者：@capJavert、@codesmith-emmy、@Elliot67 和 @Gosti 在 Meilisearch 中的 PR，以及 @agourlay、@choznerol、@ngdbao、@timvisee 和 @xshadowlegendx 在 charabia 上的工作。

特别感谢我们的 SDK 维护人员，感谢他们，Meilisearch 可以用于如此多的语言。🫶

这就是 v1.7 的全部内容！此版本文章重点介绍了最重要的更新。有关详尽列表，请阅读 Github 上的更改日志。

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