meilisearch处理百万级文档效率
Meilisearch 在处理百万级文档片段时表现非常优秀，尤其在以下几个方面具有显著优势：
✅ 1. 查询速度：极快（毫秒级）
- Meilisearch 是为 低延迟搜索 优化的全文检索引擎，底层基于 Rust 实现，速度远胜 ElasticSearch。
- 对于百万级文档，单次查询通常在 10~50ms 内完成（视查询复杂度而定）。
✅ 2. 索引构建速度：较快
- 插入百万级文档片段时（如 JSON 格式的 chunk），Meilisearch 会自动异步构建索引。
- 插入速度取决于：
- 每个文档的字段数
- 是否开启向量字段（会增加开销）
- 所在机器的 CPU / SSD / 内存资源
📌 建议：
- 使用批量插入，每批 500~1000 条最佳。
- 可配合
update documents接口上传结构化 chunk，Meilisearch 会自动索引关键词字段。
✅ 3. 支持混合 RAG：BM25 + embedding 精排
你当前的架构中：
- BM25 粗排阶段（关键词召回）由 Meilisearch 完成；
- 精排阶段通过
cosine similarity提升语义匹配准确度； - Meilisearch 的任务很轻，仅需关键词检索和过滤字段。
这套架构非常适合百万级别的文本库，具备 高可扩展性 和 可控延迟。
✅ 4. 索引大小与内存占用
- Meilisearch 会将整个索引加载进内存，建议机器内存为索引大小的 1.5~2 倍。
- 示例估算：
- 每个文档段约 500 字符，百万级片段大概 500MB~1.5GB。
- 建议内存：至少 4~8GB。
✅ 5. 分页与分布式支持
- 默认支持分页、过滤器（如
knowledgeLabel）。 - 目前 不支持原生分布式部署（相比 Elasticsearch），但单机性能足以支撑中大型项目。
✅ 小建议（实测经验）：
- ✅ 建议你在部署时使用 SSD（提升索引写入与查询效率）；
- ✅ 建议设置合理的字段索引（如
searchableAttributes不宜太多）； - ✅ 文档段落不要太短（50字以下没必要索引），也不要太长（>600字影响 BM25 词权重）。
