active
Edge Search Lab：多语言站内检索实验
一个围绕静态站点的搜索实验项目，目标是在不引入后端服务的前提下提升检索质量与响应速度。
AstroFuse.jsTypeScript
// implementation slice
status: "active"
year: 2025
translationKey: "edge-search-lab" Edge Search Lab 是一个面向内容站点的检索实验。
核心问题是：在纯静态部署条件下，如何让搜索结果“足够准”且“足够快”。
背景
项目最初的搜索体验存在两个问题：
- 标题命中不错，但正文相关性弱；
- 中英文混合索引导致结果噪音较高。
我们没有引入后端搜索服务，而是优先优化前端索引模型。
设计与实现
语言分片索引
构建阶段生成：
/search/zh.json/search/en.json
页面只加载当前语言索引，避免跨语言干扰。
权重策略
搜索权重按内容语义分层：
title最高tags/tech次高description/excerpt兜底
这种配置对项目型内容特别有效，因为技术词往往决定用户意图。
摘要抽取
正文不会全量塞进索引。
系统会清洗 MDX 并截取高信息密度片段，既控制体积，也减少噪声。
结果
- 首屏结果反馈更稳定，空结果比例显著下降；
- 移动端弱网下搜索可用性提升；
- 维护成本保持在“内容新增即可自动索引”的水平。
下一步
- 引入更细粒度的字段同义词映射；
- 针对中文分词做可插拔优化；
- 加入“最近发布”与“热门标签”混合召回策略。