BM25F 기반 검색과 IVF 기반 벡터 검색을 지원하는 Rust 라이브러리 및 멀티테넌트 서버로, AI 에이전트용 MCP 서버도 제공합니다.
oramasearch/orama
브라우저, Node.js, 엣지 런타임에서 실행되는 JavaScript/TypeScript 검색 엔진 라이브러리로, 전문 검색, 벡터 검색, 하이브리드 검색을 지원합니다.
대체할 수 있는 제품:Algolia
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- 19일 전
어떤 프로젝트인가요?
Orama는 애플리케이션에 직접 임베드해 사용하는 TypeScript 검색 라이브러리입니다. 브라우저, 서버, 엣지 네트워크에서 실행할 수 있어 별도의 검색 서비스를 구축하지 않고도 검색 기능을 추가할 수 있습니다.
오타 허용, BM25 랭킹, 30개 언어의 어간 추출 및 토큰화, 필드 부스팅을 지원하는 전문 검색 기능을 제공합니다. 벡터 검색과 두 검색 방식을 결합한 하이브리드 검색도 지원하며, 필터, 패싯, 지리 검색, 고정 규칙도 사용할 수 있습니다. 문서는 문자열, 숫자, 불리언, 열거형, 지리 좌표, 벡터 필드를 포함하는 타입 지정 스키마에 따라 정의합니다.
Orama는 문서 삽입 및 검색 시 임베딩을 생성하고, 클라이언트에서 OpenAI 호출을 안전하게 프록시하며, 인덱싱된 데이터를 기반으로 채팅형 답변 세션을 만드는 플러그인을 제공합니다. npm으로 배포되며 CDN에서 불러오거나 Deno와 함께 사용할 수도 있습니다.
핵심 기능
- 01오타 허용, BM25 랭킹, 정확히 일치하는 검색을 지원하는 전문 검색
- 02시맨틱 검색을 위한 벡터 검색 및 하이브리드 검색
- 03필터, 패싯, 지리 검색, 필드 부스팅
- 0430개 언어의 어간 추출 및 토큰화
- 05임베딩, 영속성, 분석을 위한 플러그인 시스템
활용 사례
- 정적 웹사이트나 문서 사이트에 클라이언트 측 검색 추가
- 제품 카탈로그를 대상으로 시맨틱 검색 또는 하이브리드 검색 구축
- 자체 콘텐츠를 기반으로 RAG 스타일의 질의응답 인터페이스 만들기
빠른 시작
- 1
npm으로 패키지를 설치하세요
npm i @orama/orama - 2
데이터베이스를 만들고 문서를 삽입한 다음 코드에서 검색하세요
사용 전 알아둘 점
- 벡터 검색과 하이브리드 검색에는 텍스트 임베딩이 필요합니다. 직접 제공하거나 플러그인으로 생성해야 합니다.
- OpenAI 모델로 임베딩을 생성하려면 Secure Proxy 플러그인을 통해 API 키를 제공해야 합니다.
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토픽
자주 묻는 질문
- orama은(는) 무엇인가요?
- 브라우저, Node.js, 엣지 런타임에서 실행되는 JavaScript/TypeScript 검색 엔진 라이브러리로, 전문 검색, 벡터 검색, 하이브리드 검색을 지원합니다. Orama는 애플리케이션에 직접 임베드해 사용하는 TypeScript 검색 라이브러리입니다. 브라우저, 서버, 엣지 네트워크에서 실행할 수 있어 별도의 검색 서비스를 구축하지 않고도 검색 기능을 추가할 수 있습니다.
- orama은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
- orama은(는) Other 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
- orama은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
- 활발히 유지보수 중. orama의 마지막 커밋은 2026년 10월 18일입니다.
- orama은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
- 정적 웹사이트나 문서 사이트에 클라이언트 측 검색 추가 제품 카탈로그를 대상으로 시맨틱 검색 또는 하이브리드 검색 구축 자체 콘텐츠를 기반으로 RAG 스타일의 질의응답 인터페이스 만들기
- orama는 어떻게 설치하나요?
- npm으로 패키지를 설치하세요: npm i @orama/orama 데이터베이스를 만들고 문서를 삽입한 다음 코드에서 검색하세요
- orama은(는) 어디서 받을 수 있나요?
- 소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/oramasearch/orama
요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.
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