检索增强生成简称RAG(Retrieval-augmented Generation),RAG为大语言模型安装了知识外挂,基础大语言模型不用训练,通过RAG技术与大语言模型结合在回答问题的时候,可以通过企业内部的知识库检索相关和最新的信息来生成内容,从而提高了回答问题的准确性、实时性和关联性。
导语 |微信终端涉及到大量文本搜索的业务场景,主要包括联系人搜索、聊天记录搜索和收藏搜索等。近期微信团队对 IOS 微信的全文搜索技术进行了一次全面升级,本文将分享其选型与优化思路,详细解析全文搜索的应用数据库表格式、索引更新和搜索逻辑的优化细节。希望本文对你有帮助。 目录 1 IOS 微信全文搜索技术的现状 2 全文搜索引擎的选型与优化 2.1 搜索引擎选型 2.2 实现 FTS5 的 Segment 自动 Merge 机制 2.3 分词器优化 2.4 索引内容支持多级分隔
一、iOS微信全文搜索技术的现状 全文搜索是使用倒排索引进行搜索的一种搜索方式。倒排索引也称为反向索引,是指对输入的内容中的每个Token建立一个索引,索引中保存了这个Token在内容中的具体位置。全文搜索技术主要应用在对大量文本内容进行搜索的场景。 微信终端涉及到大量文本搜索的业务场景主要包括联系人、聊天记录、收藏的搜索。这些搜索功能从2014年上线至今,已经多年没有更新底层搜索技术,聊天记录使用的全文搜索引擎还是SQLite FTS3,而现在已经有SQLite FTS5,收藏首页的搜索还是使用简单的Li
微信终端涉及到大量文本搜索的业务场景,主要包括联系人搜索、聊天记录搜索和收藏搜索等。 近期微信团队对 IOS 微信的全文搜索技术进行了一次全面升级,本文将分享其选型与优化思路,详细解析全文搜索的应用数据库表格式、索引更新和搜索逻辑的优化细节。希望本文对你有帮助。 请点击下方图,阅读全文 ↓
这几天ChatGPT可谓是热火朝天,很多同事和朋友都来找到勇哥,说能不能说一说相关话题,但是之前几天勇哥都在默默的干一件大事情,今天终于成型、有结果了,所有就抽了点时间来和大家一起聊聊ChatGPT背后的技术,让大家对一自然语言处理背景的技术有一个入门级别的了解。
畅游当今的信息海洋既是一个奇迹,又是一个迷宫。全文和矢量搜索使我们能够构建搜索体验,使用户能够找到相关的产品、内容等。随着我们对搜索精度和上下文的追求不断发展,出现了一个问题:我们能否平衡全文搜索的词汇灵活性和向量搜索的语义深度?
大家好,我是历小冰。在《为什么 ElasticSearch 比 MySQL 更适合复杂条件搜索》 一文中,我们讲解了 ElasticSearch 如何在数据存储方面支持全文搜索和复杂条件查询,本篇文章则着重分析 ElasticSearch 在全文搜索前如何使用 ik 进行分词,让大家对 ElasticSearch 的全文搜索和 ik 中文分词原理有一个全面且深入的了解。
大数据技术的发展与应用已经在深刻地改变和影响我们的日常生活与工作,可以预见的是在大数据提升为国家战略层面后,未来的几年里大数据技术将会被更多的行业应用。
什么是搜索, 计算机根据用户输入的关键词进行匹配,从已有的数据库中摘录出相关的记录反馈给用户。
MongoDB在2.4版中引入全文索引后几经迭代更新已经比较完美地支持以空格分隔的西语,但一直不支持中日韩等语言,社区版用户不得不通过挂接ElasticSearch等支持中文全文搜索的数据库来实现业务需求,由此引入了许多业务限制、安全问题、性能问题和技术复杂性。作者独辟蹊径,基于纯MongoDB社区版(v4.x和v5.0)实现中文全文搜索,在接近四千万个记录的商品表搜索商品名,检索时间在200ms以内,并使用Change Streams技术同步数据变化,满足了业务需要和用户体验需求。
我开发的编程导航网站已经上线 6 个月了,但是从上线之初,网站一直存在一个很严重的问题,就是搜索功能并不好用。
摘要:本文以电影推荐为例介绍推荐引擎各部分的协同工作,关键部分是基于Apache Mahout的协同过滤算法来建立和训练机器学习模型,以及基于Elasticsearch的搜索技术来简化推荐系统的开发。 推荐引擎根据用户的特定需求帮助用户缩小选择范围。在这篇文章中,我们一起来探秘推荐引擎各部分是如何协同工作的。我们将根据电影评分数据,用协同过滤的方法来推荐电影。其关键部分是基于Apache Mahout的协同过滤算法来建立和训练机器学习模型,以及基于Elasticsearch的搜索技术来简化推荐系统的开发。
SQLite的全文搜索(Full-Text Search,简称FTS)是一种高效的全文搜索技术,基于倒排索引(Inverted Index)实现,用于在大量文本数据中快速找到包含特定词汇的记录。FTS在SQLite中作为一个虚拟表(Virtual Table)模块实现,支持多种版本,如FTS3、FTS4和FTS5。
大家好,我是鱼皮,今天搞一场技术实战,需求分析 => 技术选型 => 设计实现,从 0 到 1,带大家优化网站搜索的灵活性。
在当今大数据时代,数据的快速增长使得有效地管理、检索和分析数据成为企业发展的关键。Elasticsearch(以下简称ES)作为一种开源的分布式搜索和分析引擎,在这个领域中扮演着重要的角色。它不仅仅只是全文搜索,还支持结构化搜索、数据分析、复杂的语言处理、地理位置和对象间关联关系等。
DBMS 的英文全称是 DataBase Management System 数据库管理系统。
全文检索是数据库的有力补充,全文检索并不能替代数据库在应用系统中的作用。当应用系统的数据以大量的文本信息为主时,採用全文检索技术能够极大的提升应用系统的价值。
在互联网发达的今天,每当我们遇到不懂的问题,首先问的就是百度,但是有时候度娘给出的并不是我们想要的答案或者更本搜不到答案,怎么办呢?或许你可以尝试一下下面这些全球十大搜索引擎,如果你英语不错,用英语搜
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在互联网上的各类网站中,无论大小,基本上都会有一个搜索框,用来给用户对内容进行搜索,小到站点搜索,大到搜索引擎搜索。
1985 年,Cutting 毕业于美国斯坦福大学。在大学时代的头两年,Cutting 学习了诸如物理、地理等常规课程,所以说他并不是一开始就决心投身 IT 行业的,因为学费的压力,Cutting 开始意识到,自己必须学习一些更加实用、有趣的技能。这样,一方面可以帮助自己还清贷款,另一方面,也是为自己未来的生活做打算。因为斯坦福大学座落在 IT 行业的“圣地”硅谷,所以学习软件对年轻人来说是再自然不过的事情了。
Elasticsearch也简称为ES,其实就是一个实时搜索和分析引擎,它可以近乎实时的数据存储、检索与分析数据。ES是一个基于开源的可高扩展的分布式全文搜索引擎,它自身可扩展性非常好,可以扩展到能够处理PB级别的数据。ES是基于Lucene作为核心来实现所有搜索和索引的功能的,之所以这样做就是为了通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性,进而让全文搜索成为一个简单的操作。
Elasticsearch是一个高度可扩展的开源全文搜索和分析引擎,它允许你在几乎实时的情况下快速存储、搜索和分析大量数据。它通常用作底层引擎/技术,为企业级搜索应用程序和大数据分析提供支持。在本文中,我们将深入探讨Elasticsearch的核心技术和功能,包括其架构、数据存储、查询和分析、以及如何实现高可用性和扩展性。
在好朋友lhelper的帮助下,开始学习全文搜索引擎lucene了。从网上搜索了一些全文搜索的资料后发现这方面的产品很多,光是在http://www.searchtools.com 上你可以查到100多个搜索的工具(包括源代码)。如果你在百度上以“全文搜索”为关键字 搜索的话,会发现除了理论上的介绍以外,大部分的实例都是来自lucene。为什么只有lucene这么广为接受呢?
基于本地数据的全文搜索(Full-Text-Search,FTS)在移动应用上扮演着重要的角色。与基于服务端提供的搜索服务不同,移动端受硬件条件限制,尤其在数据量相对较大的情况下,搜索性能问题表现得十分突出。
信息检索是任何显示文本和矢量的应用程序的基础。 常见方案包括目录或文档搜索、数据浏览,以及越来越多的基于专有基础数据的聊天式搜索形式。 创建搜索服务时,将使用以下功能:
近些天在学校静心复习功课与梳理思路(找工作的事情暂缓),趁闲暇之际,常看有关搜索引擎相关技术类的文章,接触到不少此前未曾触碰到的诸多概念与技术,如爬虫,网页抓取,分词,索引,查询,排序等等,更惊叹于每一幅精彩的架构图,特此,便有记录下来的冲动,以作备忘。
ElasticSearch 是一个基于 Apache Lucene 的全文搜索引擎,提供了分布式、多租户的搜索服务及数据分析功能。它可以轻松地在海量数据扩展时保持快速的搜索和存储,并支持各种不同的用例。本文将介绍 ElasticSearch 是什么以及它的主要应用场景。
概述 全文引擎使用全文索引中的信息来编译可快速搜索表中的特定词或词组的全文查询。全文索引将有关重要的词及其位置的信息存储在数据库表的一列或多列中。全文索引是一种特殊类型的基于标记的功能性索引,它是由 SQL Server 全文引擎生成和维护的。生成全文索引的过程不同于生成其他类型的索引。全文引擎并非基于特定行中存储的值来构造 B 树结构,而是基于要编制索引的文本中的各个标记来生成倒排、堆积且压缩的索引结构。在 SQL Server 2008 中,全文索引大小仅受运行 SQL Server 实例的计算机的可
Elasticsearch是一个流行的全文搜索引擎,能够高效地处理大量的复杂查询。在处理中文文本数据时,需要将文本进行分词处理,并对分词结果进行索引和搜索。ES提供了多种中文分词器,能够适应不同场景和需求。本文将详细介绍ES中的中文分词技术。
全文引擎使用全文索引中的信息来编译可快速搜索表中的特定词或词组的全文查询。全文索引将有关重要的词及其位置的信息存储在数据库表的一列或多列中。全文索引是一种特殊类型的基于标记的功能性索引,它是由 SQL Server 全文引擎生成和维护的。生成全文索引的过程不同于生成其他类型的索引。全文引擎并非基于特定行中存储的值来构造 B 树结构,而是基于要编制索引的文本中的各个标记来生成倒排、堆积且压缩的索引结构。在 SQL Server 2008 中,全文索引大小仅受运行 SQL Server 实例的计算机的可用内存资
本文首次发表在《程序员》杂志 2017 年 09 月期。 前言 ---- 基于本地数据的全文搜索(Full-Text-Search,FTS)在移动应用上扮演着重要的角色。与基于服务端提供的搜索服务不同,移动端受硬件条件限制,尤其在数据量相对较大的情况下,搜索性能问题表现得十分突出。本文以移动平台广泛采用的SQLite FTS Extension为例,介绍了移动平台FTS的基本原理,结合微信安卓客户端自身实践,重点讲述微信在FTS上的一些性能优化经验。 SQLite FTS Extension ---- SQ
武汉,2024年3月30日 — 在这个春意盎然的季节,由腾讯云和Elastic社区联合主导的,Elastic Meetup武汉站活动成功在汤逊湖畔,腾讯武汉研发中心举办,标志着疫情后最大规模的Elastic Meetup的圆满结束。这次活动不仅是技术交流的盛宴,更是腾讯云ES在当前火热的AI、向量搜索领域深耕细作的一个缩影,也是腾讯云与Elastic社区紧密合作的生动体现。
5月22日,在腾讯举办的全球数字生态大会上,腾讯云与Elastic签署战略合作协议,将在产品、技术、生态三个维度展开合作,携手打造云端大数据实时搜索的企业服务。Elastic创始人,首席执行官Shay Banon,全球副总裁Craig Griffin、腾讯云副总裁王龙、腾讯云战略合作总经理庆雪辉出席了签约仪式。双方的战略合作将基于Elastic领先的大数据搜索产品和腾讯云在云计算和大数据领域卓越的技术能力,结合腾讯云覆盖全行业的企业客户,进一步提高双方的市场竞争力和品牌影响力,促进彼此业务发展。
国庆长假,大部分人还深浸在风花雪月之中,而就在昨天(美国时间10月5号),我们 Java 程序员所熟知的大名鼎鼎的 Elastic Search 居然在美国纽约证券交易所上市了!
数据库对互联网开发的重要性就不必多说了。作为大数据和AI时代的互联网er,如果你还是只懂MySQL,那你可就火星大发了。下面给大家总结下每个互联网er都必须懂的几种数据库产品:
搜索这个特性可以说是无处不在,现在很少有网站或者系统不提供搜索功能了,所以,即使你不是一个专业做搜索的程序员,也难免会遇到一些搜索相关的需求。搜索这个东西,表面上看功能很简单,就是一个搜索框,输入关键字,然后搜出来想要的内容就好了。
Redis什么是?它有哪些优缺点?它凭什么这么快?使用Redis如何持久化?道友们!让我们深入探索一波呗!
搜索引擎(Search Engine)是指根据一定的策略、运用特定的计算机程序从互联网上搜集信息,在对信息进行组织和处理后,为用户提供检索服务,将用户检索相关的信息展示给用户的系统。搜索引擎包括全文索引、目录索引、元搜索引擎、垂直搜索引擎、集合式搜索引擎、门户搜索引擎与免费链接列表等。
RedisSearch是Redis的一个模块,它将全文搜索功能集成到Redis中。RedisSearch利用Redis的内存存储和高性能特性,为用户提供快速、准确的搜索体验。它支持多种查询方式,包括全文搜索、精确匹配、模糊搜索等,并且具有可扩展性,能够轻松应对大规模数据的搜索需求。
红客搜索是一款纯粹的网络安全搜索引擎,您可以理解它是一个安全从业者专用的谷歌或百度。
在MySQL 5.6版本以前,只有MyISAM存储引擎支持全文引擎.在5.6版本中,InnoDB加入了对全文索引的支持,但是不支持中文全文索引.在5.7.6版本,MySQL内置了ngram全文解析器,用来支持亚洲语种的分词.
微信的移动客户端全文搜索中的多音字问题一直是搜索体验的痛点之一。微信客户端全文搜索在上线以后,也经常收到用户关于多音字问题的反馈。所以,微信全文搜索中的多音字搜索成了一个迫切需要解决的问题。本文重点讲述微信安卓客户端在SQLite FTS5的基础上,多音字问题的解决方案。
元搜索引擎(Meta Search Engine)。 ■ 全文搜索引擎 全文搜索引擎是名副其实的搜索引擎,国外具代表性的有Google、Fast/AllTheWeb、AltaVista、Inktomi、Teoma、WiseNut等,国内著名的有百度(Baidu)。它们都是通过从互联网上提取的各个网站的信息(以网页文字为主)而建立的数据库中,检索与用户查询条件匹配的相关记录,然后按一定的排列顺序将结果返回给用户,因此他们是真正的搜索引擎。 从搜索结果来源的角度,全文搜索引擎又可细分为两种,一种是拥有自己的检索程序(Indexer),俗称“蜘蛛”(Spider)程序或“机器人”(Robot)程序,并自建网页数据库,搜索结果直接从自身的数据库中调用,如上面提到的7家引擎;另一种则是租用其他引擎的数据库,并按自定的格式排列搜索结果,如Lycos引擎。 在搜索引擎分类部分提到过全文搜索引擎从网站提取信息建立网页数据库的概念。搜索引擎的自动信息搜集功能分两种。一种是定期搜索,即每隔一段时间(比如Google一般是28天), 蜘蛛搜索引擎搜索引擎主动派出“蜘蛛”程序,对一定IP地址范围内的互联网站进行检索,一旦发现新的网站,它会自动提取网站的信息和网址加入自己的数据库。另一种是提交网站搜索,即网站拥有者主动向搜索引擎提交网址,它在一定时间内(2天到数月不等)定向向你的网站派出“蜘蛛”程序,扫描你的网站并将有关信息存入数据库,以备用户查询。由于近年来搜索引擎索引规则发生很大变化,主动提交网址并不保证你的网站能进入搜索引擎数据库,目前最好的办法是多获得一些外部链接,让搜索引擎有更多机会找到你并自动将你的网站收录。 当用户以关键词查找信息时,搜索引擎会在数据库中进行搜寻,如果找到与用户要求内容相符的网站,便采用特殊的算法——通常根据网页中关键词的匹配程度、出现的位置、频次、链接质量——计算出各网页的相关度及排名等级,然后根据关联度高低,按顺序将这些网页链接返回给用户。这种引擎的特点是搜全率比较高。 ■ 目录索引 虽然有搜索功能,但严格意义上不能称为真正的搜索引擎,只是按目录分类的网站链接列表而已。(更简单说就是网址导航网站)
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