Мы рады объявить о выпуске августа 2025 года Manticore Search 13.11.0 , крупном обновлении с функцией Auto Embeddings — нашего нового способа делать семантический поиск на базе ИИ простым и эффективным. Эта версия также включает исправления ошибок и несколько улучшений.

🚀 Auto Embeddings: Поиск с ИИ стал простым

Главной особенностью Manticore Search 13.11.0 являются Auto Embeddings — революционная функция, которая делает семантический поиск таким же простым, как SQL. Нет необходимости во внешних сервисах или сложных конвейерах: просто вставляйте текст и ищите на естественном языке.

Что предлагает Auto Embeddings:

✨ Автоматическое создание эмбеддингов из вашего текста
✨ Запросы на естественном языке, которые понимают смысл, а не только ключевые слова
✨ Поддержка нескольких моделей (OpenAI, Hugging Face, Voyage, Jina)
✨ Бесшовная интеграция с SQL и JSON API

Быстрый пример

-- Create table with auto-embeddings
CREATE TABLE products (
    title TEXT,
    description TEXT,
    vector FLOAT_VECTOR KNN_TYPE='hnsw' HNSW_SIMILARITY='l2'
        MODEL_NAME='sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2'
        FROM='title,description'
);

-- Insert data (embeddings generated automatically)
INSERT INTO products(id, title, description) VALUES
  (1, 'wireless headphones', 'Bluetooth headphones with noise cancellation'),
  (2, 'hiking backpack', 'Lightweight backpack for outdoor adventures');

-- Search with natural language
SELECT id, title
FROM products 
WHERE knn(vector, 3, 'portable audio device for music');

Результаты:

+------+---------------------+
| id   | title               |
+------+---------------------+
|    1 | wireless headphones |
...
+------+---------------------+

Здесь семантический поиск правильно сопоставил «wireless headphones» с фразой «portable audio device for music», несмотря на отсутствие совпадающих ключевых слов.

Узнать больше

Хотите подробный обзор? Ознакомьтесь с нашей специальной статьей: Introducing Auto Embeddings: AI-Powered Search Made Simple

Другие улучшения

Конфигурация

• Поддержка упрощения булевых выражений: Добавлена опция boolean_simplify для более быстрого выполнения запросов
• Оптимизация системы: Конфигурация sysctl теперь автоматически увеличивает vm.max_map_count для больших наборов данных
• Управление пакетами: RPM‑пакеты больше не владеют каталогом /run, что улучшает совместимость

Исправления ошибок

• Исправлена опция прокрутки с большими 64‑битными идентификаторами
• Исправлены сбои KNN при использовании фильтров‑деревьев
• Исправлено поведение эндпоинта /sql (удалена неподдерживаемая команда SHOW VERSION)
• Исправлена обработка дублирующихся ID в колонном режиме
• Исправлены сбои при объединённых запросах с несколькими фасетами
• Исправлены коммиты delete/update в массовых транзакциях
• Исправлены сбои при соединении по строковым атрибутам, не являющимся колонными

Система и интеграция

• Обновлён скрипт установщика для Windows
• Исправлено определение локального часового пояса в Linux
• Улучшена совместимость драйвера JDBC+MySQL с transaction_read_only
• Улучшено сообщение об ошибках во всех компонентах
• Улучшена связь master‑agent для эмбеддингов

Совместимость

Manticore Search 13.11.0 полностью совместим с предыдущими версиями:

• Нет разрушающих изменений в стандартных сценариях использования
• Плавные обновления с версий 13.x
• Auto Embeddings работают вместе с текущими функциями поиска
• API расширены, а не заменены

Всё спроектировано так, чтобы работать без проблем с вашими существующими данными и запросами.

Обновление

Чтобы обновиться, следуйте руководству по установке .

🚀 Готовы попробовать Auto Embeddings? Начните с документации .

Нужна помощь или хотите связаться?

• Присоединяйтесь к нашему Slack
• Посетите форум
• Сообщайте о проблемах или предлагайте функции на GitHub
• Пишите нам на [email protected]

Для получения полной информации см. Changelog .