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Typesense

Typesense — moteur de recherche C++, tolérant aux fautes, à facettes et vectoriel. REST API en un conteneur, moins de 150 Mo de RAM, GPLv3.

1 Go (4 Go pour les grands corpus ou la recherche vectorielle) RAM 1 vCPU Port 8108 Disponible

Stack technique

DockerC++
RAM minimum1 Go (4 Go pour les grands corpus ou la recherche vectorielle)
CPU minimum1 vCPU
Port par défaut8108
OS compatiblesDistributions Linux au choix

Moteur de recherche self-hosted en C++ : tolérant aux fautes de frappe, API vectorielle intégrée, facettes en temps réel, moins de 150 Mo de RAM. Un seul conteneur Docker, GPLv3, 26 k ⭐ GitHub.

Fonctionnalités clés

Tolérance aux fautes de frappe — une requête 'Mohamad' trouve 'Mohamed' sans dictionnaire ni configuration
Facettes et filtres en temps réel — filtrez par catégorie, prix ou toute propriété avec des comptages live
Recherche vectorielle / sémantique intégrée — stockez des embeddings et lancez des requêtes hybrides mot-clé + ANN
Moteur C++ avec index en mémoire et persistance RAFT — sans JVM, sans pauses de ramasse-miettes
Clés d'API à portée — générez des clés search-only ou par collection pour sécuriser le front-end
GPLv3, 26 k+ ⭐ GitHub, maintenu activement — versions hebdomadaires, SDKs pour 9 langages

Quand utiliser cette solution ?

1

Recherche de catalogue produits

Indexez vos produits avec prix, catégorie et stock. Les utilisateurs obtiennent des résultats instantanés et tolérants aux fautes pendant la saisie, avec des facettes pour affiner par marque ou prix — depuis votre VPS, sans frais par requête et sans données qui quittent votre infrastructure.

2

Recherche instantanée dans la documentation

Indexez vos docs Markdown, votre blog Ghost ou votre site Docusaurus dans Typesense et exposez une barre de recherche. Le tokeniseur multilingue intégré gère l'arabe, le français et l'anglais nativement, idéal pour des docs bilingues ciblant le Maroc et la région MENA.

3

Recherche hybride mot-clé + sémantique

Stockez des embeddings OpenAI ou d'un modèle local avec vos champs texte et lancez des requêtes hybrides qui combinent le ranking BM25 et la similarité vectorielle ANN — sans base vectorielle séparée. Typesense fusionne les deux scores en un seul appel d'API.

Déployer Typesense sur votre VPS

Guide optimisé pour les VPS Cloud ServOrbit.

01

Commander le VPS ServOrbit

Typesense reste sous 150 Mo de RAM pour les corpus courants ; un VPS 1 Go suffit pour démarrer. Le provisionnement installe Docker sur l'image Ubuntu et prépare la stack.

02

Déployer depuis le Marketplace

Depuis votre espace client ServOrbit, allez dans Marketplace → Développement → Typesense → Installer. Un seul conteneur typesense/typesense:29.0 démarre avec un volume nommé pour /data et une clé d'API admin générée aléatoirement, affichée dans votre espace client.

03

Premier accès

Typesense n'a pas d'écran de connexion : c'est un moteur de recherche piloté par API, protégé par une clé. Utilisez la clé fournie dans l'espace client avec l'en-tête X-TYPESENSE-API-KEY, par exemple : curl -H 'X-TYPESENSE-API-KEY: <votre-clé>' http://127.0.0.1:8108/health

04

Rendre l'API accessible depuis vos applications

L'API REST écoute sur le port 8108, publié sur la boucle locale du VPS. Exposez-la derrière un vhost Nginx ou Caddy sur votre domaine en HTTPS pour vos applications distantes, ou ouvrez un tunnel SSH : ssh -L 8108:127.0.0.1:8108 root@<ip-du-vps> puis http://localhost:8108.

05

Indexer vos premières données et les interroger

Créez une collection et ajoutez des documents : curl -X POST 'http://127.0.0.1:8108/collections' -H 'X-TYPESENSE-API-KEY: <clé>' -H 'Content-Type: application/json' -d '{"name":"produits","fields":[{"name":"nom","type":"string"},{"name":"prix","type":"float"}]}'. Puis lancez une recherche : curl 'http://127.0.0.1:8108/collections/produits/documents/search?q=vps&query_by=nom' -H 'X-TYPESENSE-API-KEY: <clé>'.

Questions fréquentes

Les deux sont des moteurs de recherche open source auto-hébergés avec tolérance aux fautes et REST API. Typesense (C++, GPLv3) est optimisé pour des exigences de latence strictes et inclut la recherche vectorielle / sémantique native. Meilisearch (Rust, MIT) est plus simple à configurer et souvent préféré pour les petits volumes ou les équipes sans contrainte de p99. Les deux coexistent dans de nombreuses architectures : Meilisearch pour la facilité d'usage, Typesense pour le ranking hybride mot-clé + vecteur ou les SLA de latence stricts.

Intégrer le bouton de déploiement

Vous maintenez un projet qui utilise Typesense ? Ce bouton permet à vos lecteurs de le déployer sur un VPS en un clic, sans lire de documentation Docker.

Deploy Typesense on ServOrbit
Markdown
[![Deploy Typesense on ServOrbit](https://servorbit.com/brand/deploy/button.svg)](https://servorbit.com/vps-cloud?template=typesense&utm_source=deploy-badge&utm_medium=referral&utm_campaign=typesense)
HTML
<a href="https://servorbit.com/vps-cloud?template=typesense&utm_source=deploy-badge&utm_medium=referral&utm_campaign=typesense"><img src="https://servorbit.com/brand/deploy/button.svg" alt="Deploy Typesense on ServOrbit" height="40"></a>

Le bouton pointe vers la commande d'un VPS avec le template présélectionné. L'image est servie depuis servorbit.com — rien à héberger de votre côté.

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Activez Typesense sur votre infrastructure.

VPS Cloud dédié — IPv4 incluse, datacenter européen, support inclus. Vos données ne quittent jamais votre serveur.

Configuration recommandée : 1 Go (4 Go pour les grands corpus ou la recherche vectorielle) RAM · 1 vCPU

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