Тип: in-memory inverted index + простой скоринг (TF * IDF-вариант с нормализованным tf).

• search-engine – чистое ядро (TypeScript): токенизация, инвертированный индекс, поиск
• server – HTTP API (Node.js, без фреймворков) поверх ядра
• web – UI (React + Vite + TypeScript)
• data – вспомогательные данные (fallback seed)
• docs – документация (архитектура и т.п.)

• Индексация произвольных документов (строковые поля)
• Поиск по нескольким термам + fallback подстрочного совпадения (expand)
• Импорт товаров из DummyJSON (fallback на локальный seed data/products-seed.json)
• Подсветка терминов (клиент)
• Удаление / реиндексация документов

Node.js 18+ (глобальный fetch).

# Установка (соберёт search-engine через prepare)
npm install

# Запуск сервера (порт 4000)
npm run dev:server

# Запуск фронтенда (порт 5173)
npm run dev:web

# Параллельно (Unix шелл)
npm run dev

Открой http://localhost:5173 — кнопка «Импортировать товары» подтянет данные и создаст индекс.

Создайте .env.local при необходимости:

VITE_API_BASE=http://localhost:4000

По умолчанию используется http://localhost:4000.

search-engine/
  src/
    tokenizer.ts
    invertedIndex.ts
    index.ts
    types.ts
server/
  src/index.ts
web/
  src/api.ts
  src/App.tsx
  src/components/ProductCard.tsx
  src/styles.css
data/products-seed.json
docs/ARCHITECTURE.md

curl -X POST http://localhost:4000/import/products
curl 'http://localhost:4000/search?q=phone'
curl -X POST http://localhost:4000/index -H 'Content-Type: application/json' -d '{"title":"Пример","body":"Тестовый документ"}'

import { InvertedIndex } from '@search/engine';

const idx = new InvertedIndex();
idx.addDocument({ id: '1', title: 'Поисковый движок', body: 'Учебный пример инвертированного индекса' });
idx.addDocument({ id: '2', title: 'Алгоритмы', body: 'Структуры данных и индекс' });
const hits = idx.search('индекс движок');
console.log(hits.map(h => ({ id: h.id, score: h.score })));

• Инвертированный индекс: Map(term -> Map(docId -> freq))
• Нормализация TF: tf / docLength
• IDF: log(1 + N / (df + 1))
• Подстрочное расширение: если терм не найден и длина >= 3 — поиск включает термы содержащие подстроку (лимитируется)
• Токенизация: Unicode lower-case + фильтрация русских стоп-слов

• Всё в памяти (нет persist)
• Нет позиционных списков (нет поиска фраз)
• Удаление O(T) по количеству термов
• Скоринг упрощённый (не BM25)

1. BM25
2. Позиции и фразовый поиск
3. Snapshot / WAL
4. Иммутабельные сегменты + merge
5. Фильтры (числовые/диапазоны)
6. Bulk индексация
7. Кэш статистик термов
8. Репликация (WAL + restore)
9. Server-side snippets
10. Unit / интеграционные тесты + бенчмарки

npm run build
# Результат:
#  server/dist  (Node JS)
#  web/dist     (статические файлы)

Далее отдавайте web/dist любым статик-сервером и запускайте node server/dist/index.js.

Старые файлы (vanilla JS сервер/клиент) удалены / заглушены. Актуальный код — только в пакетах search-engine, server, web.

1. npm run dev:server
2. npm run dev:web
3. Импорт → поиск → проверка /stats

MIT (учебный пример).