v1.3 有什么新功能？

v1.3 引入了许多激动人心的功能，包括向量搜索、排名分数详情、分面值搜索以及查询时的可搜索字段。

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2023年8月1日5分钟阅读

Carolina FerreiraMeilisearch 开发者布道师@CarolainFG

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让我们来看看Meilisearch最新版本中一些最重要的变化。我们将在这篇文章中介绍主要的变更，但您也可以在GitHub上查看完整更新日志。

v1.3 现在已在 Meilisearch Cloud 上可用，包含所有实验性功能。一键升级您的 Meilisearch 实例，无需停机。

实验性功能：向量搜索

使用LangChain？您现在可以使用 Meilisearch 向量存储来获得强大的搜索功能！

我们很高兴推出向量存储！现在，您可以使用向量嵌入（数据的数值表示）来索引和搜索文档。对于此功能的第一版，您需要使用外部工具，如 Hugging Face、Cohere 或 OpenAI 来创建这些嵌入。请查看 [公告帖子](/blog/vector-search-announcement/)，以了解此功能的广泛可能性和潜在应用。

此功能为实验性功能，您可以通过新的实验功能端点启用它。

若要根据向量接近度搜索文档，请确保它们包含一个 _vectors 字段

curl -X POST -H 'content-type: application/json' 
  'localhost:7700/indexes/songs/documents' 
  --data-binary '[
      { "id": 0, "_vectors": [0, 0.8, -0.2], "title": "Across The Universe" },
      { "id": 1, "_vectors": [1, -0.2, 0], "title": "All Things Must Pass" },
      { "id": 2, "_vectors": [[0.5, 3, 1], [-0.2, 4, 6]], "title": "And Your Bird Can Sing" }
  ]'

存储后，您可以通过结合使用新的 vector 搜索参数和搜索以及多重搜索路由来搜索您的向量化文档。

curl -X POST -H 'content-type: application/json' 
'localhost:7700/indexes/songs/search' 
--data-binary '{ "vector": [0, 1, 2] }'

👉 请注意，您需要使用第三方工具在查询中生成向量。

返回的文档包含一个 _semanticScore 字段，指示每个文档与查询的语义相似度（或相关性）。

{
  "hits": [
    { "id": 0, "_vectors": [0, 0.8, -0.2], "title": "Across The Universe", "_semanticScore": 0.6754 },
    { "id": 1, "_vectors": [1, -0.2, 0], "title": "All Things Must Pass", "_semanticScore": 0.7546 },
    { "id": 2, "_vectors": [[0.5, 3, 1], [-0.2, 4, 6]], "title": "And Your Bird Can Sing", "_semanticScore": 0.78 }
  ],
  "query": "",
  "vector": [0, 1, 2],
  "processingTimeMs": 0,
  "limit": 20,
  "offset": 0,
  "estimatedTotalHits": 2
}

此功能为实验性功能，我们需要您的帮助来改进它！请在此 GitHub 讨论中分享反馈。

新功能：搜索时显示排名分数

使用新的 showRankingScore 搜索参数，可查看每个文档的相关性排名分数

curl 
  -X POST 'https://:7700/indexes/movies/search' 
  -H 'Content-Type: application/json' 
  --data-binary '{ "q": "Batman Returns", "showRankingScore": true }'

响应中的每个文档都将包含一个 _rankingScore 属性，表示0到1之间的分数。

"_rankingScore": 0.8575757575757575,

_rankingScore 越高，文档越相关。

实验性功能：排名得分详情

对于返回的每个文档，Meilisearch 提供每个排名规则的排名分数详情。此功能是 [社区参与如何丰富 Meilisearch 设计过程](/blog/from-ranking-to-scoring/) 的一个完美例子。

此功能为实验性功能，您可以通过新的实验功能端点启用它。

将 showRankingScoreDetails 搜索参数设置为 true 以查看排名分数详情

curl 
  -X POST 'https://:7700/indexes/movies/search' 
  -H 'Content-Type: application/json' 
  --data-binary '{ "q": "Batman Returns", "showRankingScoreDetails": true }'

响应应包含每个规则的相关性分数

"_rankingScoreDetails": {
  "words": {
    "order": 0,
    "matchingWords": 1,
    "maxMatchingWords": 1,
    "score": 1.0
  },
  "typo": {
    "order": 1,
    "typoCount": 0,
    "maxTypoCount": 1,
    "score": 1.0
  },
  "proximity": {
    "order": 2,
    "score": 1.0
  },
  "attribute": {
    "order": 3,
    "attributesRankingOrder": 0.8,
    "attributesQueryWordOrder": 0.6363636363636364,
    "score": 0.7272727272727273
  },
  "exactness": {
    "order": 4,
    "matchType": "noExactMatch",
    "score": 0.3333333333333333
  }
}

此功能是实验性的。您可以通过在此 GitHub 讨论中分享您的反馈来帮助我们改进它。

新功能：搜索分面值

定义完您的可过滤属性后，您可以使用新的端点 POST /indexes/{index}/facet-search 来搜索分面值。

 curl 
  -X POST 'https://:7700/indexes/movies/facet-search' 
  -H 'Content-Type: application/json'  
  --data-binary '{
    "facetName": "genres",
    "facetQuery": "a"
  }'

由于分面搜索支持错别字容忍和前缀搜索，上述查询将返回以下结果：

{
    "facetHits": [
        {
            "value": "Action",
            "count": 5403
        },
        {
            "value": "Adventure",
            "count": 3020
        },
        {
            "value": "Animation",
            "count": 1969
        }
    ],
    "facetQuery": "a",
    "processingTimeMs": 0
}

要测试此功能，请查看我们更新的电商演示。

新功能：按计数排序分面值

默认情况下，分面按字母数字升序排序。现在，您可以根据包含每个分面值的匹配文档数量，以降序排序分面值。

要按计数对分面进行排序，您可以使用分面索引设置中的新属性 sortFacetValuesBy。

要修改所有分面的顺序，可以使用星号 (*) 通配符

 curl 
  -X PATCH 'https://:7700/indexes/movies/settings/faceting 
  -H 'Content-Type: application/json'  
  --data-binary '{
    "sortFacetValuesBy": {"*": "count"}
  }'

或者，您可以灵活地按计数对单个分面进行排序，同时保持其他属性的字母数字排序。

 curl 
  -X PATCH 'http://:7700/indexes/movies/settings/faceting 
  -H 'Content-Type: application/json'  
--data-binary '{
    "sortFacetValuesBy": {"*": "alpha", "genre": "count"}
  }'

您也可以在电商演示中尝试。

新功能：查询时可搜索属性

通过新的 attributesToSearchOn 搜索参数，您现在可以在查询时将搜索限制为可搜索属性的一个子集。它接受一个字符串数组，指示一个或多个文档属性。

{
  "q": "adventure",
  "attributesToSearchOn": ["genre"]
}

给定以下文档，上述查询将只返回ID为1的文档。

{
    "id": 0,
    "name": "An Adventure in Space and Time",
    "genre": ["drama"]
},
{
    "id": 1,
    "name": "A Strange and Stubborn Endurance",
    "genre": ["adventure"]
}