首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

我在github上的精确搜索查询无法工作,即使该查询存在于一个存储库中

问题描述:我在github上的精确搜索查询无法工作,即使该查询存在于一个存储库中。

解答: 在GitHub上进行搜索时,有时候可能会遇到搜索结果不准确或无法找到预期结果的情况。以下是可能导致搜索问题的一些原因和解决方法:

  1. 存储库未被索引:GitHub的搜索引擎需要一定的时间来索引新的或更新的存储库。如果你的查询存在于最近创建或更新的存储库中,可能需要等待一段时间才能搜索到相关结果。你可以尝试等待一段时间后再次搜索。
  2. 查询语法错误:在进行搜索时,确保使用正确的查询语法。GitHub的搜索支持多种查询语法,如使用引号进行精确匹配、使用逻辑运算符AND、OR、NOT等。你可以参考GitHub的搜索文档(https://docs.github.com/en/github/searching-for-information-on-github)了解更多查询语法的细节。
  3. 存储库访问权限限制:如果你搜索的存储库是私有的或你没有访问权限,那么搜索结果可能无法显示相关内容。确保你有足够的权限来访问该存储库。
  4. 存储库排除搜索:有时候,存储库的所有者可能选择将其排除在GitHub的搜索结果之外。这可能是因为存储库包含敏感信息或不希望公开。在这种情况下,你将无法通过搜索找到该存储库。

总结: 如果你在GitHub上进行精确搜索查询无法工作,可以先确认存储库是否已被索引,检查查询语法是否正确,确保你有足够的权限来访问存储库,并考虑是否有存储库被排除在搜索结果之外的情况。如果问题仍然存在,你可以尝试联系GitHub的支持团队以获取进一步的帮助和解决方案。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

为什么需要 Elasticsearch

本文公众号来源:柳树絮叨叨 作者:靠发型吃饭柳树 本文已收录至GitHub Elasticsearch是什么?...简单说,就是一个分布式搜索与分析引擎。 为什么需要 Elasticsearch? 用数据,也可以实现搜索功能,为什么还需要搜索引擎呢?...术业有专攻,专攻搜索搜索引擎,自然会提供更强大搜索能力。 1、精确匹配和相关性匹配 使用数据搜索时,我们更多是基于「精确匹配」搜索。 什么是「精确匹配」?...以前,我们是“有问题找数据”,而在大数据时代,其最核心特质则是“用数据找机会” —— 《决战大数据》车品觉 这一切分析数据能力,都是建立快速查询,如果没有快速查询,分析能力无从谈起。...关系型数据,把原本非常形象对象,拍平了,拍成各个字段,存在数据查询时,再重新构造出对象;ES则是文档存储,把对象原原本本地放进去,取出时直接取出。

90320

GitHub代码搜索服务发展历史

全局搜索第一次迭代通过将所有公共文档索引到 Solr 实例工作实例确定了您获得结果。...搜索界面将让您在源代码输入您要查找任何内容,并获得我们公共存储匹配任何文件突出显示结果。 您还将获得一个侧边栏,其中包含结果语言细分和存储细分方面计数。...Code Search 也开始 GitHub 抓取公共存储,从而为开发人员提供了一种搜索它们替代方法。...索引也非常紧凑,重量约为(去重)语料大小 1/3。 一个重要认识是,如果我们想将 GitHub 所有代码索引到一个索引,结果评分和排名绝对至关重要;你真的需要先找到有用文件。...当然,发生匹配存储也会影响排名。我们希望作为测试创建长期被遗忘存储随机匹配之前显示来自流行开源存储结果。 所有这一切都在进行

1.3K10
  • 搜索未来是向量

    他们脑海中有一个想要东西画面,但缺乏精确术语,他们搜索最终提交了诸如“拧紧螺丝东西”之类关键词。对搜索的人类响应者将返回一个螺丝刀索引。你基于关键词搜索会返回什么?...向量搜索提供了传统关键词搜索无法实现可能性。 向量搜索工作原理 向量搜索利用先进机器学习模型将文本数据转换为高维向量,捕捉词语和短语之间语义关系。...通过将查询和文档映射到同一个向量空间,它可以衡量它们相似性,即使用户输入不精确或含糊,也能实现精确直观搜索体验。这种方法显著提高了搜索结果准确性和相关性,使其成为现代信息检索系统强大工具。...换句话说,当用户由向量搜索驱动搜索功能搜索“拧紧螺丝东西”时,系统不会仅仅查找包含这些确切词语文档。相反,它会解释查询背后含义,并识别包含“螺丝刀”和相关术语相关文档。...通过理解上下文和语义,向量搜索提供高度符合用户意图结果,即使查询没有确切关键词。这种能力使向量搜索成为改善用户体验宝贵工具,因为它能够针对不精确或描述性查询提供精确准确搜索结果。

    12810

    SQL向量数据正在塑造新LLM和大数据范式

    专用向量数据 一些向量数据(如 Pinecone、Weaviate 和 Milvus) 从一开始就专门设计用于向量搜索。它们领域表现出良好性能,但通用数据管理能力有些受限。...MyScaleDB 是一个开源 SQL 向量数据,建立 ClickHouse(一个列式存储 SQL 数据)之上。它旨在为 GenAI 应用程序提供高性能且经济高效数据基础。...即使是 Elasticsearch 和 Spark 等系统也添加了 SQL 接口。借助 SQL 支持,MyScaleDB 能够向量搜索和分析实现高性能。...时,语义向量可能无法捕获“”和“2023”等结构化元数据,或者这些元数据不存在于连续文本。整个数据向量检索可能会产生杂乱结果,从而降低最终准确性。...欢迎您探索 GitHub MyScaleDB 存储,并利用 SQL 和向量构建创新生产级 AI 应用程序。

    19410

    查询非结构化数据、克服Transformer模型局限性,Facebook提出神经数据架构

    鉴于文本、图像和其他模式可用数据量增加,来自 Facebook 等机构研究者提出了一种神经数据架构实例,方法能够对非结构化数据进行查询,此外,方法还可以扩展到大型数据。...查询必须是精确,以返回正确信息。此外,数据必须以符合 schema 方式存储。因此,对非结构化数据有效利用是一项挑战。...无论是维基百科还是社交媒体公开帖子,传统数据之外还存在着海量数据,教会机器执行复杂数据查询很多应用中都非常有用。然而部署具有这些功能系统还需要大量额外工作。...举例来说,以下是来自神经数据查询和回答例子:自然语言数据,事实以自由格式文本存储,不需要特殊模式,如下文本所示: Nicholas 和妻子住在华盛顿特区; Sheryl 是 Nicholas...研究所用方法克服了这些问题,方法使用传统计算来聚合结果之前,先生成数据少量事实中间查询派生。

    31620

    五个向量搜索难题,以及Cassandra解决办法

    与此同时,向量搜索一个功能而不是一个独立产品——您需要查询向量与数据集其他部分关联,而不仅仅是隔离查询,并且您不应该需要构建管道来同步向量存储其他数据。...这就是为什么即使你能付得起Snowflake费用,也无法在其运行Netflix原因:Snowflake和类似的分析系统只设计为处理每个运行数秒到数分钟甚至更长几个并发请求。...这是因为您可以插入第一个向量后立即开始查询图形索引。大多数其他选项要求您在查询索引之前构建完整索引,或者至少预先扫描数据以学习某些统计属性。 但是,即使图形索引类别内,实现细节也非常重要。...也就是说,您既不能在构建过程查询它(这本应该是使用数据结构主要原因之一!),也不能允许多线程并发构建。...当前这个领域尚在发展阶段,主流做法是尝试“普通”数据执行经典查询向量数据执行向量查询,然后当两者同时需要时,以一种特殊方式将它们拼接。

    22210

    全文检索、向量检索和混合检索比较分析

    全文检索 全文搜索是指将部分或全部文本查询与数据存储文档进行匹配。与传统数据查询相比,全文搜索即使部分匹配情况下也能提供结果。...这些功能使最终用户即使可用信息有限情况下也能找到他们想要内容。允许搜索不完整信息可以加快发现速度。...然后将这些嵌入存储向量数据。顾名思义,矢量搜索工作原理是比较相似的矢量。 通过执行向量比较,向量搜索有效地实现了语义搜索。...对比分析:全文搜索与矢量搜索 全文搜索工作原理是文档查找单词。这使得它能够很好地理解用户查询背后词汇意图。但当它必须处理无法模糊匹配模糊查询时,它就显得不足了。...它建立全文搜索可访问性、即输入即搜索体验基础,并集成了人工智能搜索支持增强发现功能。

    2K10

    ElasticSearch核心知识讲解

    嵌套类型就是为了解决这种问题,嵌套类型将数组每个 JSON 对象作为独立隐藏文档来存储,每个嵌套对象都能够独立地被搜索,所以上述案例虽然表面上只有 1 个文档,但实际存储了 4 个文档。...token能被搜索到; not_analyzed:表示字段不会被分析,使用原始值编入索引,索引作为单个词; no:不编入索引,无法搜索字段; 其中analyzed是分析,分解意思,默认值是analyzed...copy_to:属性指定一个字段名称,ElasticSearch引擎将当前字段值复制到属性指定字段; doc_values:文档值是存储硬盘上索引时(indexing time)数据结构,...实际查询,term和match 是最常用两个查询 term是代表完全匹配,也就是精确查询搜索前不会再对搜索词进行分词,所以我们搜索词必须是文档分词集合一个。...match match会先对搜索词进行分词,分词器采用目标字段分词器。对于最基本match搜索来说,只要搜索分词集合一个或多个存在于文档目标字段即可。

    1.3K30

    什么是检索增强生成 (RAG)?简单易懂,一文说清其组成和作用原理

    这些算法采用语义搜索技术,超越了简单关键字匹配,能够理解查询上下文和含义。RAG 系统可以从多个来源检索数据,包括内部数据、在线存储和实时网络搜索。...RAG 流程涉及几个关键步骤:创建外部数据外部数据存在于 LLM 原始训练数据之外,是从各种来源(例如 API、数据或文档存储)收集。...然后使用嵌入语言模型将这些数据转换为数值表示并存储矢量数据,从而创建生成式 AI 模型可以访问知识。检索相关信息当收到用户查询时,它会被转换成向量表示,并与向量数据匹配以检索相关文档。...其结果是一个高度精确搜索系统,其性能明显优于传统矢量搜索基线。...语义搜索 RAG 扮演什么角色?语义搜索 RAG 中发挥着至关重要作用,它使检索组件能够理解查询上下文和含义。这使系统能够获取与用户意图更相关数据,而不仅仅是匹配关键字。

    34710

    不懂索引,简历都不敢写自己熟悉SQL优化

    (1)但在结构方面,B-Tree又不同于二叉搜索树,它是多子树。即每一个节点可以有两棵以上子树。 (2)存储方面,B-Tree所有的值都存储叶子节点。...1.2 B-Tree值存储 面试官:你说值都存储叶子节点,那有什么好处? 数据数据都存储叶子节点,会使得非叶子节点层数更少。...另外企业业务查询更多是范围查询,你对网页每一次翻页操作都是对MySQL数据一次范围查询。B-Tree元素都存储叶子节点,同时形成双向链表结构,很适合范围查询这种复杂查询操作。...这也难怪主流数据引擎不青睐它。 但其实哈希索引也有它闪光灯,哈希索引会为所有的索引列计算一个哈希码。同时哈希表中保存哈希码和指向每个数据行指针,这种结构对精确匹配查询效率极高。...可以问你在工作紧急处理了哪些数据重大事故,优化了哪些业务慢SQL、是怎么优化、为什么这么做。 2.2 索引失效 面试官:有没索引失效情况呢?

    30397

    MySQL 模糊查询再也不用like+%了

    全文索引(Full-Text Search)是将存储于数据整本书或整篇文章任意信息查找出来技术。它可以根据需要获得全文中有关章、节、段、句、词等信息,也可以进行各种统计和分析。...index:{单词,(单词所在文档id,再具体文档位置)} 倒排索引 上图为 inverted file index 关联数组,可以看到其中单词"code"存在于文档1,4,这样存储再进行全文查询就简单了...「2、已创建创建全文索引语法如下:」 CREATE FULLTEXT INDEX full_index_name ON table_name(col_name); 使用全文索引 MySQL 数据支持全文检索查询...AGAINST()接收一个搜索字符串,以及一个要执行搜索类型可选修饰符。全文检索分为三种类型:自然语言搜索、布尔搜索查询扩展搜索,下面将对各种查询模式进行介绍。...; SQL语句查询相关性 相关性计算依据以下四个条件: word 是否文档中出现 word 文档中出现次数 word 索引列数量 多少个文档包含 word 对于 InnoDB 存储引擎全文检索

    2.5K40

    学好Elasticsearch系列-核心概念

    节点每个Elasticsearch节点实际就是一个Java进程,就是一个Elasticsearch实例。一个节点 ≠一台服务器,也就是说可以一台服务器启动多个Elasticsearch实例。...且节点查询优先级是高于其它IO操作,所以节点search和aggregations都会较快一些。data_hot:热节点,保存热数据,经常会被访问,用于存储最近频繁搜索和修改时序数据。...这里routing指就是documentid,如果number_of_primary_shards查询时候取余发生变化,无法获取到数据。...二是提高es查询效率,es会自动对搜索请求进行负载均衡。一个索引包含一个或多个分片,7.0之前默认五个主分片,每个主分片一个副本;7.0之后默认一个主分片。...一个doc不可能同时存在于多个主分片中,但是当每个主分片副本数量不为一时,可以同时存在于多个副本。每个主分片和其副本分片不能同时存在于一个节点,所以最低可用配置是两个节点互为主备。

    23410

    ElasticSearch7.6入门学习

    在他找工作过程,为了给妻子构建一个食谱搜索引擎,他开始构建一个早期版本Lucene。...直接基于Lucene工作会比较困难,所以Shay开始抽象Lucene代码以便lava程序员可以应用添加搜索功能。他发布了他一个开源项目,叫做“Compass”。...灵活结构,文档不依赖预先定义模式,我们知道关系型数据,要提前定义字段才能使用,elasticsearch,对于字段是非常灵活,有时候,我们可以忽略字段,或者动态添加一个字段。...索引(“”) 索引是映射类型容器, elasticsearch索引是一个非常大文档集合。 索引存储了映射类型字段和其他设置。然后它们被存储到了各个分片上了。我们来研究下分片是如何工作。...(elasticsearch插件) IK分词器:中文分词器 分词:即把一段中文或者别的划分成一个关键字,我们搜索时候会把自己信息进行分词,会把数据或者索引数据进行分词,然后进行一一个匹配操作

    1.4K10

    向量搜索与ClickHouse-Part I

    幸运是,用于计算两个向量之间角度或距离数学(通常是余弦相似度或欧几里得距离)可以缩放到N维,即使我们人类无法视觉理解它。嵌入通常具有低于1000维度——足以编码文本语料大多数概念。...执行这种向量比较过程通常需要一个数据存储数据存储可以持久化这些向量,然后公开一个查询语法,语法可以传递向量或潜在原始查询输入(通常是文本)。...使用支持向量搜索数据存储时,向用户提供了两种高级方法: 线性搜索精确结果-输入向量与数据每个向量完整比较,按最近距离对结果进行排序,并限制为K次命中。...这里示例包括分层可通航小世界图(HNSW)和Annoy算法。 烦人算法信用:阿列克谢·米洛维多夫 上面显示了Annoy算法。这是通过语料构建基于树索引来工作。...提供上下文-最近,矢量数据被用来为由ChatGPT等API驱动聊天应用程序提供上下文内容。例如,内容可以转换为矢量并存储矢量数据。当最终用户提出问题时,数据会被查询,相关文档会被识别。

    58920

    蚂蚁集团:Apache HoraeDB时序数据性能提升2-4倍是如何做到

    本文详细阐述了 HoraeDB 研发背景、核心设计理念、以及蚂蚁集团内部落地过程查询性能所做优化工作。 一、主流数据高基数场景下存在哪些核心问题?...例如,如果用户输入了两个标签 metric 和 IP,倒排索引可以帮助我们快速找到所有匹配时间线。这种技术搜索引擎中非常常见,而在时序数据也有其特定应用。...由于数据同时存在于内存和磁盘,用户查询必然涉及这两部分。在后续分享将重点介绍我们是如何针对这两部分进行优化。...真实集群部署,实例数量可能会非常多,比如在我们案例,可能会有上百台机器,设计一个能够实现高效分布式检索查询引擎,是我们优化工作重中之重。...即使子表可能分布多个机器,请求入口点仍然成为瓶颈,因为所有读写请求都必须经过同一个节点。

    51710

    技术译文 | 数据索引算法威力:B-Tree 与 Hash 索引

    此索引算法对于精确匹配查询最有用,例如根据主键值搜索特定记录。哈希索引通常用于内存数据,例如 Redis。 哈希索引工作原理是根据哈希值将表每条记录映射到唯一存储桶。...如果记录在存储,则数据将返回记录。否则,数据执行全表扫描。 哈希索引查找速度非常快,但它们不能用于有效地查询数据范围。这是因为哈希函数不保留表记录之间任何顺序。...要在 B-Tree 索引查找记录, 数据从树根部开始,并将搜索关键字与存储根部关键字值进行比较。 如果搜索键等于根键,则数据返回记录。...否则,数据根据比较结果确定下一步要搜索一个子树。 Hash Hash 索引工作原理是根据哈希值将表每条记录映射到唯一存储桶。哈希值是使用哈希函数计算。...哈希索引将数据随机分布存储,导致范围查询效率低下。检索一系列值(例如 100 美元到 200 美元之间价格)需要扫描范围内所有存储桶,这实际上会导致全表扫描。

    33110

    揭秘矢量数据:人工智能背后强大驱动力

    与在行和列存储多种标准数据类型(如字符串、数字和其他标量数据类型)传统数据不同,矢量数据引入了一种新数据类型(矢量),并围绕数据类型专门进行了优化,以实现快速存储,检索和最近邻搜索语义。...传统数据,使用索引或键值对对数据行进行查询,这些索引或键值对寻找精确匹配并返回这些查询相关行。...传统数据根本无法扩展到需要搜索高维数据量。人工智能应用程序需要能够高度分布式、高度灵活解决方案存储、检索和查询密切相关数据。...这种语义理解意味着即使两条数据不相同但在上下文或语义上相似,它们也可以匹配。 传统关键字搜索精确定位文档或表格特定术语时表现出色。...虽然精确匹配搜索可能会随着数据增长而逐渐变慢,但矢量搜索始终保持一致查询性能,即使处理大量数据集情况下也能确保及时获得结果。 矢量搜索提供灵活性是另一个显着优势。

    1.1K10

    使用反事实示例解释 XGBoost 模型决策

    让我们想象一下,我们可以使用放置整个生产链(通常在每个工作传感器来精确监控制造过程。使用这些数据,我们可以制造过程每个阶段跟踪产品。...每个节点中,我们根据树状结构当前层级对应维度计算存储节点中最大交集。...将在另一篇博客文章向您展示如何进行漂亮而简单Rcpp包装,以至于您可能会考虑放弃python。 R包可以github找到。它需要“Boost”和“TBB”c++。...作为查询点,我们选择属于一个一个点,点在另一类中被模型错误分类。我们还确保输入数字视觉是模糊(这意味着人眼无法真正分辨它属于哪个类)。...好吧,从这篇很长博客文章要记住什么(抱歉,第一次尝试与世界交流时可能过于冗长)。首先,树集成模型允许计算精确 CF 示例,同时是故障检测绝佳模型(尤其是梯度提升树)。

    70110

    向量数据?那咱们就浅谈一下吧

    我们知道,传统关系型数据擅长结构化数据存储,支持复杂条件下精确匹配,但在搜索信息搜索引擎类似,通过前缀树,倒排索引,N-gram 索引或者类似的机制找到包含特定标记文档,然后使用一个评分算法...我们以大多数使用场景下(比如推荐系统,图像搜索)效果很好,也是绝大多数向量数据都会实现 HNSW 为例,详细介绍一下向量数据索引是如何工作。 HNSW 是如何工作?...目前个人使用还没有发现在搜索准确性,不同向量数据,如 qdrant,lancedb,redisearch 等有明显区别。...发现,很多时候,对复杂应用,传统数据过滤功能是一个很有用特性,比如,你可以机遇向量相似性来搜索类似的商品,同时你想限制搜索结果仅仅显示价格特定区间并且有库存商品。...个人认为无服务器将会是数据一个重大方向,很开心看到 neon 无服务关系新数据崛起;同样也希望 lancedb 能在无服务向量数据打下一片天地。

    2.2K20
    领券