Ternlight превращает текст в векторы и ищет по смыслу прямо в браузере на CPU. Весь пакет включает модель, токенизатор и движок вывода и занимает ≈7 МБ, а сервер, GPU и API-ключи не нужны. Установка:
npm i @ternlight/base, после чего embed() даёт 384-мерный вектор, а similar() ранжирует небольшую выборку документов за ≈5 мс на одной вкладке.Это можно воспринимать как Fuse.js, но с поиском по смыслу вместо символов: библиотеку вешаете на страницу документации или справки, и она находит «как отменить подписку», даже если пользователь написал «хочу вернуть деньги». Демо работает офлайн, посмотрите на ternlight.dev/demo.
Если нужен семантический поиск без инфраструктуры, загляните в статью: там примеры кода и сравнение с классическим текстовым поиском.