Orama：一个完整的浏览器内搜索与RAG解决方案
你是否正在为应用添加搜索功能而烦恼，既要考虑全文检索的精准，又希望融入向量搜索的智能，还担心库的体积过大？Orama 的出现，旨在彻底解决这个问题。它是一个功能完整的搜索引擎和 RAG 管道，以不到 2KB 的极简体积，为你的浏览器、服务器或边缘网络提供全文、向量和混合搜索能力。本文将带你全面了解这个潜力新星。
截至收录：
Orama项目stars数：10093
Orama项目forks数：372
Orama项目目录截图
Orama项目核心亮点
🚀 亮点一：功能全面，开箱即用：Orama 集成了现代搜索所需的核心功能，包括全文搜索、向量搜索、混合搜索、地理位置搜索、分面筛选、字段加权、拼写纠错等，无需集成多个库即可获得企业级搜索体验。
⚡ 亮点二：极致轻量与高性能：核心库体积小于 2KB，却能在毫秒级内完成复杂的搜索查询，无论是浏览器端还是服务器端都能提供流畅的响应。
🔌 亮点三：强大的插件生态系统：通过官方插件，你可以轻松集成嵌入生成（如 OpenAI）、安全代理、数据持久化、分析等功能，极大地扩展了 Orama 的能力边界。
🤖 亮点四：原生 RAG 与 AI 对话支持：从 v3.0.0 开始，Orama 内置了对生成式 AI 对话会话的支持，配合插件可以轻松构建类似 ChatGPT 的交互式搜索体验，实现真正的检索增强生成。
Orama项目快速开始
只需几步，你就能在项目中集成强大的 Orama 搜索：
安装：
# 使用 npm, yarn, pnpm 或 bun 安装
$ npm install @orama/orama创建数据库并插入数据：
import { create, insert, search } from @orama/orama ;
const db = create({ schema: { title: string , description: string , price: number , }, }); await insert(db, { title: 无线降噪耳机 , description: 市场上最好的降噪耳机 , price: 99.99, });
执行你的第一次搜索：
const results = await search(db, {
term: 最好的耳机 ,
});console.log(results.hits);
// 输出包含相关文档的搜索结果
Orama项目应用场景
场景一：电商网站商品搜索：开发者可以利用其全文搜索、向量搜索（基于商品描述语义）和分面筛选（按价格、评分等）功能，为用户提供智能、精准的商品发现体验。
场景二：文档与知识库智能检索：结合其 RAG 管道和 AI 对话功能，可以构建一个能理解自然语言提问、并从内部文档中精准检索并生成答案的智能助手。
场景三：边缘计算与离线应用：得益于其极小的体积和能在浏览器端独立运行的特性，非常适合用于 PWA、离线应用或在 CDN 边缘节点提供快速搜索服务。
用户案例：作为一个新兴且强大的搜索解决方案，Orama 正被越来越多的开发者和项目所关注和采用，以构建下一代搜索体验。
Orama项目链接
oramasearch / orama项目地址：https://github.com/oramasearch/orama
本文地址：https://www.tgoos.com/31515
