使用方法都比之前的 Summa 更简单,可以编译成多种版本,比如网页版,搜查速度很快,如果只要纯网页可以让 AI 帮你去掉 IPFS storage 功能,减少 1 MB 体积。
https://github.com/SpaceFrontiers/hermes

https://www.jsdelivr.com/package/npm/hermes-wasm

FeatureHermesTantivyQdrantElasticsearch
BM25 Full-text searchYesYesNoYes
Dense vectors (ANN)Yes (RaBitQ, ScaNN/PQ)NoYesPlugin
Sparse vectors (SPLADE)Yes (native)NoPartialNo
WASM / BrowserYesNoNoNo
IPFS storageYesNoNoNo
Embeddable libraryYesYesNoNo

这个可以做什么

1.书籍搜查

使用 BM25 Full-text search 在纯前端进行书籍搜查

2.歌词搜查

使用 BM25 Full-text search 在纯前端进行歌词搜查

3.语义搜查

可以让 AI 编译向量搜查,并使用词嵌入模型比如 all-MiniLM-L6-v2 来进行向量余弦相似度语义搜索,使用 RaBitQ 可以压缩向量。


目前只有半成品,例子就不发出来了。点赞过 100 发出

相关链接

Summa 实现的歌词搜查

https://lrc.link2.dns.army/

维基百科标题搜查

https://wiki.link2.dns.army/

(需要加载一个 30 MiB 左右的大文件耗时,首次加载需要至少 40s)

如果需要内容搜查的话,就可以使用这个项目

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