Meilisearch 1.8

新增：排除搜索

Meilisearch 1.8 允许您使用 - 运算符从搜索结果中排除特定词语。

例如，要查找包含“room”但不包含“escape”的文档，请在“escape”前加上一个 -

curl 
  -X POST 'https://edge.meilisearch.com/indexes/places/search' 
  -H 'Content-Type: application/json' 
  --data-binary '{ "q": "-escape room" }'

实验性：改进的混合搜索

新增Ollama嵌入器

Meilisearch 1.8 引入了对Ollama模型的支持。在您的索引设置中配置嵌入器

"default": {
  "source": "ollama", // 👈 Use the ollama source
  "url": "https://:11434/api/embeddings",
  // ☝️ optional, fetched from MEILI_OLLAMA_URL environment variable if missing
  "apiKey": "<your-api-key>",
  // ☝️ optional
  "model": "nomic-embed-text",
  "documentTemplate": "{{doc.field_name}}" // like for openAI and huggingFace sources
}

新增REST嵌入器

从Meilisearch 1.8开始，您可以使用任何可通过REST API访问的嵌入器。以下是如何使用 rest 源配置OpenAI嵌入器：

{
  "source": "rest",
  "apiKey": "<your-openai-api-key>",
  "dimensions": 1536,
  "url": "https://api.openai.com/v1/embeddings",
  "query": {
    "model": "text-embedding-ada-002"
  },
  "inputField": ["input"],
  "inputType": "textArray",
  "pathToEmbeddings": ["data"],
  "embeddingObject": ["embedding"]
}

有关 API 和可用参数的更多详细信息，请查阅REST 嵌入器的文档。

新增嵌入器设置：分布偏移

根据嵌入模型的不同，向量嵌入在向量空间中并不总是均匀分布的。当向量过度聚集时，语义搜索分数可能排名非常接近。由于语义分数过于集中，混合结果的相关性可能不理想。

为了解决这个问题，您现在可以通过仿射变换来移动结果的分布。这种变换会规范化语义分数，防止它们过高或过紧地聚集，使其更具可比性，与关键词分数进行比较。

"default": {
  "source": "huggingFace",
  "model": "MODEL_NAME",
  "distribution": {  // describes the natural distribution of results
    "mean": 0.7, // mean value
    "sigma": 0.3 // standard deviation
  }
}

• 平均值表示您观察到语义搜索分数密集聚集的中心点。在提供的代码示例中，此设置表明该模型的语义分数倾向于聚集在0.7的平均值附近。
• Sigma值决定了排名分数与平均值的扩散程度（标准差）。上述代码示例中提供的Sigma意味着在移动分布之前，结果倾向于与平均值有0.3的平均距离。

这允许更有效地比较语义搜索结果和关键词搜索结果之间的 _rankingScore，从而改善结果排名。

重大变更：截断API响应

为了加快搜索响应并减少带宽使用，Meilisearch v1.8 不再在搜索响应中返回以下字段：

• vector 字段，它返回查询向量
• value 字段，包含在 vectorSort 对象中，当您在搜索查询中添加`”showRankingScoreDetails”: true”` 时返回
• _semanticScore 字段；其值与 _rankingScore 相同，您应改为使用后者。在搜索参数中设置 ”showRankingScore”: true”

搜索鲁棒性改进

新增搜索截止设置

为增强稳定性和性能，Meilisearch 会自动终止任何超过 1500 毫秒的搜索请求。

要调整此超时阈值，您可以自定义 searchCutoffMs 设置

curl 
  -X PATCH 'https://edge.meilisearch.com/indexes/movies/settings' 
  -H 'Content-Type: application/json' 
  --data-binary '{
    "searchCutoffMs": 150
  }'

实验性：并发搜索请求限制

此版本引入了对并发搜索请求的限制，以防止Meilisearch使用过多的RAM并崩溃。默认队列限制设置为1000个请求。

要修改此限制，请使用 --experimental-search-queue-size 选项重新启动您的自托管实例

./meilisearch --experimental-search-queue-size 100

👉 此限制不影响搜索性能。它仅控制可以同时排队的搜索请求数量，以增强系统安全性。

贡献者鸣谢

我们非常感谢所有参与本次发布的社区成员。我们要感谢：@availhang、@hack3ric、@jakobklemm、@mohsen-alizadeh、@redistay、@rohankmr414、@shuangcui、@Toromyx、@6543对Meilisearch的帮助，以及@Gusted、@mosuka、@6543对Charabia的贡献。

特别感谢我们的SDK维护者，感谢他们让Meilisearch支持如此多语言。🫶

1.8版发布到此结束！本文重点介绍了最重要的更新。如需完整列表，请阅读GitHub上的更新日志。

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