#meilisearch

RAG vs. MCP: Differences, use cases, and when to use each

Compare RAG vs. MCP across architecture, data access, freshness, cost, and use cases. Learn when to use retrieval, MCP, or both together.

Meilisearch September 2026: MCP, search rules

Tháng 9/2026 Meilisearch ra bản cập nhật với endpoint MCP (Model Context Protocol) gốc và các quy tắc tìm kiếm mới cho phép boost, demote và hide. Tốc độ tìm kiếm được cải thiện lên tới 5.4 lần nhờ tối ưu hóa kỹ thuật, giúp giảm latency đáng kể. Các tính năng AI setup trong Cloud giờ đây trở nên đơn giản hơn, giảm thiểu thời gian triển khai cho developers. Đáng học hỏi là cách Meilisearch tích hợp MCP cho phép các hệ thống AI truy cập dữ liệu search một way-native, mở ra khả năng ứng dụng trong RAG pipelines.

Bài viết cập nhật những tính năng mới quan trọng giúp tối ưu hóa Meilisearch với tốc độ tìm kiếm nhanh hơn và khả năng tùy chỉnh quy tắc thông minh.

Full-text search vs. semantic search: A full comparison

Bối cảnh của bài so sánh full-text search và semantic search giúp người dùng hiểu rõ hai phương pháp truy xuất thông tin khác nhau. Nguyên nhân kỹ thuật chính là full-text search sử dụng matching từ khóa exact matching trong khi semantic search ứng dụng Natural Language Processing (NLP) và embedding vectors để hiểu ngữ nghĩa. Hệ quả là semantic search cho kết quả chính xác hơn với các truy vấn phức tạp nhưng đòi hỏi tài tính toán cao hơn, trong khi full-text search nhanh và hiệu quả với dữ liệu có cấu trúc rõ ràng. Điều đáng học là lựa chọn công nghệ phù hợp phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể, có thể kết hợp cả hai phương pháp để tối ưu hiệu suất và độ chính xác.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu rõ sự khác biệt giữa tìm kiếm toàn văn bản và tìm ngữ nghĩa, từ đó chọn công cụ phù hợp cho dự án của mình.

Raptor RAG explained: A full guide to hierarchical retrieval

Learn what RAPTOR RAG is, how it differs from other RAG methods, and how to implement it in Python.

How to diagnose search performance problems in B2B SaaS

Trong B2B SaaS đang phát triển, các vấn đề hiệu năng search thường gây ra độ trễ cao và chỉ số giảm. Nguyên nhân kỹ thuật thường nằm ở vấn đề indexing, query optimization và thiết kế schema database. Hệ quả trực tiếp là trải nghiệm người dùng kém, tỷ lệ giữ chân khách hàng giảm và ảnh hưởng đến doanh thu. Bài viết cung cấp phương pháp chẩn đoán chi tiết với các công cụ như Elasticsearch performance profiling, query analysis và monitoring dashboards. Những kinh nghiệm thực tế này rất hữu ích khi bạn muốn tối ưu hóa search system cho sản phẩm của mình.

Bài viết này cung cấp phương pháp chẩn đoán và giải quyết các vấn đề hiệu suất tìm kiếm quan trọng cho sản phẩm B2B SaaS đang phát triển.

Agentic search: build AI agent search tools with Meilisearch

Bối cảnh search thế hệ mới với agentic search đang thay thế phương pháp one-shot RAG truyền thống. Nguyên nhân kỹ thuật là do agentic search cho phép agent tự động tinh chỉnh truy vấn, thực hiện nhiều vòng tương tác để tìm kết quả tối ưu thay vì chỉ một lần truy vấn như RAG. Hệ quả là hệ thống cho độ chính xác cao hơn 40% theo các thử nghiệm thực tế và giảm thiểu đáng kể các truy vấn không cần thiết. Điều đáng học là cách tích hợp Meilisearch với Vercel AI SDK để xây dựng công cụ search có khả năng mở rộng và tối ưu cho các ứng dụng agent AI, cho phép xử lý cả trăm truy đồng thời mà không ảnh hưởng đến hiệu suất.

Bài này giúp lập trình viên nắm bắt agentic search và xây dựng công cụ tìm kiếm AI hiệu quả với Meilisearch.

10 best OpenSearch alternatives: full comparison in 2026

Bối cảnh: OpenSearch đã trở thành lựa chọn phổ biến cho các hệ thống search và analytics, nhưng thị trường năm 2026 đa dạng hơn với nhiều lựa chọn thay thế. Nguyên nhân kỹ thuật: Các nền tảng như Elasticsearch, Meilisearch, Solr và Typesense cung cấp khác biệt về hiệu suất indexing tốc độ 10,000 documents/giây, khả năng phân tán cluster hay hỗ trợ vector search. Hệ quả: Mỗi lựa chọn có ưu điểm riêng - Solr mạnh về full-text search trong khi Typesense tối ưu cho trải nghiệm tìm kiếm gần như thời gian thực. Điều đáng học: So sánh chi tiết 10 nền tảng giúp chọn giải pháp phù hợp với nhu cầu cụ thể, từ ứng dụng small-scale đến enterprise-grade solution.

Bài viết này giúp bạn chọn công cụ tìm kiếm phù hợp nhất dựa trên nhu cầu cụ thể và ngân sách của dự án.

10 best Lucene alternatives: full comparison in 2026

Bối cảnh này đánh giá 10 lựa chọn thay thế cho Lucene năm 2026, một hệ thống search engine phổ biến. Nguyên nhân kỹ thuật là Lucene có thể không đáp ứng đủ nhu cầu về hiệu suất, khả năng mở rộng hoặc tính năng cụ thể của các dự án hiện đại. Hệ quả là bài cung cấp so sánh chi tiết về key features, pricing, pros và cons dựa trên trải nghiệm thực tế người dùng. Điều đáng học là bạn sẽ biết được các công cụ như Elasticsearch, Solr, Whoosh, or Meilisearch có thể phù hợp với nhu cầu cụ thể nào.

Bài này giúp lập trình viên so sánh chi tiết 10 lựa chọn thay thế cho Lucene để tìm công cụ phù hợp nhất với dự án.