> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://web2md.org/docs/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Семантический поиск

> Находите сохранённый контент по запросам на естественном языке, независимо от языка.

## Обзор

Семантический поиск (v0.7) позволяет находить ранее сконвертированный контент с помощью естественного языка вместо точных ключевых слов. Спросите "статьи об оптимизации баз данных" — и Web2MD покажет релевантные результаты, даже если эти точные слова никогда не встречались в контенте.

<Note>
  Семантический поиск — функция, доступная только на плане **Pro**.
</Note>

## Как это работает

<Steps>
  <Step title="Конвертируйте страницы как обычно">
    Каждый раз при конвертации страницы Web2MD автоматически генерирует векторное представление (embedding) контента. Дополнительных шагов не требуется.
  </Step>

  <Step title="Ищите на естественном языке">
    Откройте History и введите запрос на обычном английском (или любом другом языке). Web2MD сопоставит ваш запрос со всеми сохранёнными embedding'ами.
  </Step>

  <Step title="Получите ранжированные результаты">
    Результаты ранжируются по семантической релевантности, а не по частоте ключевых слов. Наиболее концептуально близкие конвертации появляются первыми.
  </Step>
</Steps>

## Межъязыковое сопоставление

Семантический поиск работает независимо от языка. Запрос на английском найдёт контент на китайском, японском, испанском или любом другом языке — и наоборот.

| Язык запроса | Язык контента | Работает? |
| ------------ | ------------- | --------- |
| Английский   | Английский    | Да        |
| Английский   | Китайский     | Да        |
| Китайский    | Английский    | Да        |
| Любой        | Любой         | Да        |

<Tip>
  Это особенно полезно, если вы читаете контент на нескольких языках. Ищите один раз — находите всё релевантное, независимо от языка.
</Tip>

## Похожий контент

После конвертации страницы Web2MD автоматически показывает до **3 похожих статей** из вашей истории. Это помогает заметить связи, которые вы могли упустить — например, пост в блоге за прошлый месяц на ту же тему или страницу документации с пересекающимися концептами.

Похожий контент отображается под карточкой предпросмотра после каждой конвертации.

## Технические детали

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Embeddings" icon="brain">
    На основе OpenAI embeddings, генерируются автоматически при каждой конвертации. Хранятся безопасно в вашем аккаунте.
  </Card>

  <Card title="Векторный поиск" icon="database">
    Используется pgvector для быстрого поиска по схожести во всей истории ваших конвертаций.
  </Card>
</CardGroup>

## Где это использовать

<Tabs>
  <Tab title="Расширение">
    Откройте вкладку History во всплывающем окне Web2MD и введите запрос в строку поиска. Результаты обновляются по мере ввода.
  </Tab>

  <Tab title="API">
    Используйте эндпоинт `/api/search`, чтобы запрашивать ваши конвертации программно. Передайте параметр `q` с запросом на естественном языке.

    ```bash theme={null}
    curl -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
      "https://web2md.org/api/search?q=database+optimization"
    ```
  </Tab>
</Tabs>

## Никакой настройки

Embeddings генерируются автоматически — не нужно ничего включать или указывать API-ключи. Пока у вас активен план Pro, каждая конвертация доступна для поиска с момента сохранения.

<Info>
  Генерация embedding происходит на сервере и обычно завершается в течение нескольких секунд после конвертации.
</Info>