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モチベーション ドキュメントツール Sphinx から出力した HTML オンラインドキュメントに日本語対応の全文検索機能を追加したい。 結果 オンラインドキュメントと日本語全文検索 前提 日本語全文検索に対応する OSS を利用する ドキュメントツールは Sphinx を利用する Sphinx の検索バーを置き換える サーバレスの検索は諦める サーバ運用を検討する 企業利用前提なので費用がかかっても良い 検索は難しいので検索部分は頑張らない 完璧は求めない reStructuredText を解析するのではなく HTML を解析して処理する Meilisearch を採用 いろいろ調べたりしていたが Meilisearch が良さそうと判断した。 Meilisearch 日本語検索に対応している Rust で書かれており性能がでそう Rust であれば問題が起きた際、会社でなんとかできる
I have 15 years of consulting & hands-on build experience with clients in the UK, USA, Sweden, Ireland & Germany. Past clients include Bank of America Merrill Lynch, Blackberry, Bloomberg, British Telecom, Ford, Google, ITV, LeoVegas, News UK, Pizza Hut, Royal Mail, T-Mobile, Williams Formula 1, Wise & UBS. I hold both a Canadian and a British passport. My CV, Twitter & LinkedIn. MeiliSearch is a
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事はスタンバイ Advent Calendar 2023 の11日目の記事です。 こんにちは。求人検索サービスを提供する株式会社スタンバイでプロダクト開発部長をしている大須賀です。 普段の仕事は開発組織運営などのマネジメントが中心です。一般的にマネージャは、業務として直接的に開発に携わることが少なくなり、Individual Contributor (IC) としてスペシャリストを目指すエンジニアから敬遠されがちです。確かにその通りかもしれませんが、幸運なことに私の場合、仕事をではマネージャとして、OSS 活動ではエンジニアとして
テックタッチアドベントカレンダー2日目を担当する misu です。W杯面白いですね。見ていて気持ちがいいので最後までよく走るチームが好きです。 概要 比較 production 導入 クラスタリング スナップショット マルチテナント運用 キャパシティプランニング tips 参考 概要 2022/12 月時点の情報です。version は 0.29.0。 こんな検索体験を提供できるようになる。(公式が提供しているデモデータ(約30,000件)が英語なので頑張って日本語訳した) 検索 API を提供する middleware。以下のような点をウリにしている。特徴より一部抜粋。 高速に検索結果を返す(50ms以下) カスタマイズ可能な検索 ランキング表示を変更できる タイプミスやスペルミスを理解する キーストロークごとに検索ができる。prefix-search 検索クエリをデータセット内の各単語
これはガチ。検索の仕組みを考えるときに自作するかElasticSearchと連携するかの2択だとどっちも重かったけど、 Algolia とか Meilisearch は本当にスマート https://t.co/xCdAkxSKwo
MeiliSearchを最近知ったので、使い勝手などを検証するメモです。 環境 OS: Ubuntu 20.04 MeiliSearch: 0.22.0 MeiliSearchとは？ meilisearch/MeiliSearch: Powerful, fast, and an easy to use search engine Rustで実装された全文検索エンジン、という認識。 メイリサーチ という読み方でいいのかな？ 各プログラミング言語向けのライブラリが公式で提供されていたりしてすごい。 meilisearch/meilisearch-rails: MeiliSearch integration for Ruby on Rails meilisearch/meilisearch-ruby: Ruby SDK for the MeiliSearch API meilisearch/me
Japanese Languages support officially supported Current behavior, pointed out issues, and Possible enhancement Language Detection Current behavior Meilisearch Language detection is handled by an external library named whatlang, then, depending on the detected Script and Language, a specialized segmenter and specialized Normalizers are chosen to tokenize the provided text. related to: meilisearch#2
あまり「技術！」なことは書きません。 "ものすごく"簡単に始められる全文検索エンジンMeiliSearch はオープンソース全文検索エンジンの1つで、メイリサーチと読みます。 どんな物かは私が公開しているデモサイトをさわってみてください。 MeiliSearch example in Japanese左サイドバーで検索やフィルタリングが実行できます右上の [SHOW SETTINGS] や [SHOW STATS] ボタンでMeiliSearchの設定や登録されているデータの統計が表示されますものすごくサクサク動く感じを体感してくださいいい感じですよね？ AlgoliaのInstantSearch.js互換APIを提供しているオープンソースでセルフホストが可能使い始めるまでがすごく簡単検索がめっちゃ速いインデックス処理もめっちゃ速いという特徴があります。借りているVPS(メモリ2GB)の空
はじめにこんにちは、TIGの岸本卓也です。 春の入門連載2024 の3番目です。 ある静的サイトジェネレーターで生成された膨大なドキュメントの検索において、全文検索機能はあるものの以下の課題を感じることがありました。 探したいものがヒットしないことがある どこがヒットしているのか謎なものが検索結果に含まれることがある クライアントサイドで動くため、ページ読み込み時に数十MBと大きいことも多いインデックスファイルをダウンロードするため、ページの読み込み完了が遅い原因になっている 検索にヒットしない場合は、欲しい情報がありそうなページをリンクから辿って個別に探すしかないのです。しかしこれは手間です。 このような課題を解決すべく新たな全文検索エンジンを探す中でMeilisearchという製品を見つけました。Meilisearchは日本語の検索においても良さそうでかつ手軽に試せたので、試した内容を
Meilisearchは軽量で小規模〜中規模のデータならかなり高速なパフォーマンスを発揮する検索エンジン。 Dockerイメージが用意されていて、データの投入もREST APIで可能なので構築が非常に簡単。ローカルで立ち上げるだけなら5分もかからない。 今回はMeilisearchをデプロイする際に、プラットフォーム選択で結構苦戦したので記録として残す。 結論から言うと、GCE(Google Compute Engine)が良い。メモリが1GBないとクラッシュしてしまうことがわかった。 fly.io 初めはfly.ioにデプロイしてみた。fly.ioは無料でメモリ256MBのVMが3つ与えれ、デプロイもfly.ymlとDockerfileで管理できて構築しやすい。 ただ、Meilisearchをデプロイし、ブラウザでアクセスし画面は表示できるものの、インデックス登録するとメモリ不足でクラッ
Astroで作る静的サイトで悩ましい問題の1つが、検索機能の実装です。 Gatsby.jsのようにAlgolia等のプラグインが用意されていれば多少は楽なのですが、Astroの場合は現時点ではそのようなものはありません。 一方、導入が手軽なGoogleカスタム検索では、せっかく高速な静的サイトが重くなってしまいます。 今回、全文検索エンジンとしては新興のMeilisearchを試したところ、非常にスムーズに導入できたので紹介します。 ざっくりした流れとしては、 Meilisearch Cloudにユーザー登録 Astroプロジェクト内にmeilisearchをインストール 検索用のデータを構築してMeilisearchに送信 検索フォーム・検索結果表示用コンポーネントを作成 ページ内で検索コンポーネントを読み込む スタイリング となります。 動作環境: Node v18.12.1 Astr
はじめに Firestore は非常に便利で高速な NoSQL データベースですが、一方で検索面があまり得意ではありません。where クエリで単一フィールドもしくは複合フィールド（発行クエリによる）での絞り込みや、文字検索では全文一致・前方一致・後方一致までは何とか実現できますが、SQL の LIKE 検索のような部分一致や、全文検索を Firestore 単体で実現できません。 Google Cloud の公式ドキュメントにも、全文検索についてはサードパーティツールを利用するよう明記されています。 Firestore では、ネイティブ インデックスの作成やドキュメント内のテキスト フィールドの検索をサポートしていません。さらに、コレクション全体をダウンロードして、クライアント側でフィールドを検索することは現実的ではありません。 https://cloud.google.com/fire
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