Docusaurus 本地搜索插件使用教程
项目介绍
@easyops-cn/docusaurus-search-local
是一个为 Docusaurus v2/v3 设计的离线/本地搜索插件。它支持多语言,特别优化了对中文的支持。该插件最初基于 cmfcmf/docusaurus-search-local
开发,后来完全使用 TypeScript 重写,并进行了样式优化和测试覆盖。
项目快速启动
安装
首先,通过 npm 或 yarn 安装插件:
npm install --save @easyops-cn/docusaurus-search-local
# 或者
yarn add @easyops-cn/docusaurus-search-local
配置
在 docusaurus.config.js
文件中添加插件配置:
module.exports = {
// 其他配置
themes: [
// 其他主题
[
require.resolve("@easyops-cn/docusaurus-search-local"),
/** @type {import("@easyops-cn/docusaurus-search-local").PluginOptions} */
({
// 配置选项
hashed: true,
language: ["en", "zh"],
}),
],
],
};
运行
完成配置后,运行以下命令启动 Docusaurus 项目:
npm run start
# 或者
yarn start
应用案例和最佳实践
案例一:多语言文档站点
假设你正在开发一个支持中英文的文档站点,使用 @easyops-cn/docusaurus-search-local
插件可以轻松实现本地搜索功能。通过配置 language: ["en", "zh"]
,用户可以在搜索框中输入中英文关键词,插件会自动匹配并显示相关结果。
案例二:大型文档库
对于拥有大量文档的站点,可以通过设置 maxSearchResults
选项来限制搜索结果的数量,以提高搜索效率。例如:
{
maxSearchResults: 10,
}
最佳实践
- 多语言支持:确保在配置中指定所有支持的语言,以提供全面的搜索体验。
- 性能优化:通过调整
maxSearchResults
和searchResultContextMaxLength
等参数,优化搜索性能和用户体验。 - 自定义样式:使用 CSS 变量自定义搜索框和结果的样式,以匹配站点的整体设计。
典型生态项目
Docusaurus
@easyops-cn/docusaurus-search-local
是基于 Docusaurus 构建的,Docusaurus 是一个用于构建文档站点的开源框架,支持 React 组件和 Markdown 文件。
Algolia DocSearch
Algolia DocSearch 是一个流行的文档搜索解决方案,但它是基于云服务的。@easyops-cn/docusaurus-search-local
提供了本地化的替代方案,适用于需要离线搜索或对数据隐私有较高要求的项目。
Lunr.js
Lunr.js 是一个轻量级的 JavaScript 搜索引擎库,@easyops-cn/docusaurus-search-local
内部使用了 Lunr.js 来实现文档的索引和搜索功能。
通过以上步骤和案例,你可以快速上手并优化使用 @easyops-cn/docusaurus-search-local
插件,为你的 Docusaurus 文档站点提供强大的本地搜索功能。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~059CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0381- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









