使用PGlite和Transformers.js的浏览器内语义AI搜索
内容提要
该文章介绍了如何使用PGlite在IndexedDB中构建本地语义搜索体验。通过存储文本和嵌入，并使用pgvector进行内积搜索，可以快速展示相关产品或类似产品给用户。
延伸解读
本地语义搜索的适用场景
文章指出，这种完全本地的浏览器内语义搜索特别适合电子商务网站，能够快速响应用户搜索并展示相关或相似产品，而无需服务器往返。这可以提升用户体验，减少延迟，并可能降低服务器成本。其他潜在用例包括任何需要快速本地搜索的Web应用。
技术栈与实现要点
实现依赖于PGlite在IndexedDB中存储文本和嵌入，pgvector执行内积搜索，以及Transformers.js与Supabase/gte-small模型生成嵌入。数据库架构包括创建嵌入表和HNSW索引以加速查询。开发者需注意使用单例模式管理数据库实例，并可通过Webhook或手动方式填充数据。
原型开发与数据填充
文章提供了种子数据库的方法，便于快速原型开发和测试。例如，可以使用postgres.new生成示例数据（包括嵌入），然后复制到应用中。对于生产环境，建议使用Supabase数据库Webhook在新项目插入时自动生成嵌入。这降低了初始开发门槛。
Q&A
如何在浏览器中使用PGlite构建本地语义搜索？
可以通过在IndexedDB中使用PGlite存储文本和嵌入，并利用pgvector进行内积搜索来实现本地语义搜索。
PGlite和pgvector的主要功能是什么？
PGlite用于在浏览器中存储数据，而pgvector用于执行高效的内积搜索，以支持语义搜索功能。
这种技术适合哪些应用场景？
该技术特别适用于电子商务网站，可以快速响应用户搜索并展示相关或类似产品。
如何为数据库填充文本和嵌入数据？
可以通过Webhook或手动方式为数据库填充数据，或者使用postgres.new生成样本数据。
有没有提供示例代码和视频指南？
是的，文章提供了视频指南和GitHub上的代码示例，方便开发者学习和使用。
如何创建数据库架构以支持快速查询？
需要创建嵌入表和索引，并使用pgvector扩展来支持快速查询。
