“ Lucene对于查询的方式较多,可以实现TermQuery、BooleanQuery、PhraseQuery、 TermRangeQuery等一系列的基于不同类型的词组的检索。在进行查询的时候可以选择合适的查询方式对文档进行查询。例如数值类型可以采用TermRangeQuery进行查询。”
要计算两篇文章的相似度,可以使用自然语言处理技术,对两篇文章的内容进行分析,并计算它们之间的相似度。具体实现方式如下:
在做solr查询的时候,solr提供了很多参数来扩展它自身的强大功能!以下是使用频率最高的一些参数!
PostgrSQL有个模块叫pg_trgm,可以对字符串来进行比较相似度,并通过加GIST或者GIN索引来达到提速的效果。在一般的RDBMS中这种需求都会进行全表扫描的,但是PG如果加了这个模块,在一定场景下就可以使用索引来提速了。 一、背景 我们有一个需求根据人员的拼音码(或者药品的拼音码)进行搜索,因为拼音码不一定是全的,故通常给的方案是模糊搜索,在拼音码的首尾两端各加一个百分号,但是效率通常很慢,一般情况下也不建议这么做。 二、环境 OS:CentOS 6.5 DB:PostgreSQL 9.3 三、步骤 1.因为DB是通过源码编译的,所以创建很简单,只要添加一个扩展
本文从自动三维数字内容创建的研究背景入手,探讨了这一领域在数字游戏、广告、电影以及元宇宙等多个领域的应用前景。特别强调了图像到3D和文本到3D这两种核心技术如何通过减少专业艺术家的手动劳动需求,以及赋予非专业用户参与3D资产创建的能力,带来显著优势。文章借鉴了2D内容生成领域的最新突破,讨论了3D内容创建领域的快速发展,将现有的研究分为两大类:仅推理的3D原生方法和基于优化的2D提升方法。
Embeddings是一种将文本转换为数值向量的技术,它可以让计算机更好地理解和处理自然语言。Embeddings可以将每个单词或者每个句子映射到一个高维空间中的一个点,这个点的坐标就是该单词或句子的向量。
已经和mysql建立好了关联,可以查询和更新mysql的数据量,接下来就是进阶的使用方式了
说是什么手机号验证码登录就会出现隐藏QQ,秉承着好奇心害不死人的原则试了一下,我把两个手机号试了一下,发现了一个隐藏QQ号,就是:85xxxxxx39这个
已知一个其它来源的字符串, 它有可能是不完全与我数据库中相应的字符串匹配的,因此,我需要将其转为适合我数据库中的字符串
表示:查询category=2002、en_US_city_i=110以及namespace=d的前六条记录,只返回productId和category字段
在计算机科学中,字符串模糊匹配( fuzzy string matching)是一种近似地(而不是精确地)查找与模式匹配的字符串的技术。换句话说,字符串模糊匹配是一种搜索,即使用户拼错单词或只输入部分单词进行搜索,也能够找到匹配项。因此,它也被称为字符串近似匹配。
前言:全文检索是Elasticsearch提供的强大搜索引擎功能。可以实现对文本数据进行全面的搜索和匹配。全文检索是通过将查询词与文档中的文本内容进行匹配来实现的。
WebShell 的检测和查杀是 Web 安全里热门且永恒的话题之一了,在网络安全世界里,攻击者总是先拔头筹,出其不意,防守方常常处于比较被动的局面,扮演者受害者的角色。
小明这次哭了,key又找不到了!!! key啊,你究竟藏到了哪里,为什么我看到的页面上都没有啊!!!!!! 通关地址
传统数据库是为了解决结构化存储而产生的,如关系型数据库、键值存储、操作磁盘文件的map-reduce(映射-规约)引擎,图引擎等。 传统型数据库的缺点:
模糊查询 Mysql实现模糊查询 最简单的是LIKE关键字, 如 SELECT * FROM `content` WHERE `topic` LIKE '%地球%'; 而当然也可以使用LOCATE(),POSITION()等内置函数来实现. 不过 这种模糊查询都存在一定的局限性. 举个🌰: 记录为: 你好,我的世界, 此时通过关键词你好世界 便无法搜索到. 如何解决 在Mysql 5.7.6后 Mysql内置了ngram分词疫情, 可以实现中文, 日文, 韩文的解析. 我们需要对指定字段建立全文索引并指定
模糊匹配是日常工作中经常遇到的问题。比如我们手上有一份多家上市公司的利润表(每行为一家公司)和一份这些公司的现金流量表(同样一行一家公司),但由于种种原因(比如利润表的公司名称是简称,而现金流量表的公司名称是全称)导致同一家公司在两份表中有不同的名称。只有当这两张表的公司名称一致时,我们才能合并这两份表,同时看到这些公司的总体情况。
Redis 发布了名为 Redis Cloud Packages 的新产品。它是一个预配置 Redis Cloud 实例的组合,旨在满足特定的工作负载和用例,免去用户的手动配置工作,消除管理 Redis 实例的麻烦,使其对开发人员来说更容易使用和高效。用户可以把它用于缓存、NoSQL 数据库 或 向量搜索。
linux安装Solr:可以参考全文检索工具elasticsearch:第二章:安装配置配置类似
Elasticsearch的倒排索引确实支持模糊查询和通配符查询。这两种查询类型允许用户在搜索时使用不完整的或模糊的词汇来匹配文档内容。下面我将详细描述这两种查询类型的工作原理,并提供一些Elasticsearch命令和简化的源码片段来说明它们是如何工作的。
No.42期 Hash join Mr. 王:那我们就来看看 Hash join 具体是怎么做的吧。 两个表直接拿过来,我们不对其做任何排序和预处理。对这两个表进行一些随机分割,然后 Mapper 会去读取这些分割好的表块,并将它们划分为 Hash 桶。最后这些 Hash 桶根据相应的 Hash 值归入相应的 Reducer 中。 在 Reducer 中,将归入一个 Reducer 中的两个表的表块合并成一个表。于是每个 Reducer 的输入对应的就是相同的 Hash 值,因此就可以放到同一个Merg
我们在上一篇文章《Elasticsearch案例:百行代码实现腾讯ES帮助文档的RAG》中给大家介绍了如何通过一个完整的搜索解决方案来快速实现 RAG ,其重点落在效率上 —— 完整而便捷的解决方案套件,使我们整个RAG的构建和上线过程事半功倍。而本文,我们则将重点落在搜索效果上,如何适配各种情况(不同的用户搜索习惯以及可能的缺陷数据),并达到最优效果。
我们以前的文章中介绍过将知识图谱与RAG结合的示例,在本篇文章中我们将文本和知识图谱结合,来提升我们RAG的性能
AiTechYun 编辑:xiaoshan k最近邻算法(kNN)是机器学习中最简单的分类方法之一,并且是入门机器学习和分类的好方法。它基本上是通过在训练数据中找到最相似的数据点进行分类,并根据分类做
参照表一个常见的用途就是做数据的查询和检验。提供一个输入字段,如果输入字段里的值没有匹配上,就给对应的数据行做一个错误标志。下面使用城市和邮政编码查询做个例子,演示如何使用计算器步骤和查询步骤来判断地址和邮政编码是否匹配。完整的转换如下图:
| 导语 腾讯云ES近期上线的8.8.1版本,提供了强大的云端AI增强能力,支持在统一技术栈中完成文本+向量的混合搜索,实现自然语言处理以及与大模型的集成,本文将从向量检索的优势与局限性介绍出发,说明混合搜索的原理、优势及其必要性,并通过效果演示为大家呈现腾讯云ES混合搜索的强大能力。
前文我们介绍了NLP技术、数据、服务上相关演化发展的过程,接下来,我将结合两个具体的实例来分享我们在NLP领域的一些实施经验。今天要介绍的是:如何利用NLP技术以及智能聊天机器人来解决组织内部面临的大量的每日业务咨询问题。
腾讯云向量数据库(Tencent Cloud VectorDB)是一款专为存储、检索和分析多维向量数据而设计的全托管式企业级分布式数据库服务。其独特之处在于支持多种索引类型和相似度计算方法,拥有卓越的性能优势,包括高QPS(每秒查询率)、毫秒级查询延迟,以及单索引支持数亿级向量数据规模。通过简单易用的可视化界面,用户可以快速创建数据库实例,进行数据操作,执行查询操作,并配置嵌入式数据转换,提供更广泛的数据处理能力。该数据库适用于多种场景,如构建大型知识库、推荐系统、智能问答系统以及文本/图像检索任务,为企业提供了强大的工具,助力各种应用场景下的高效数据管理和智能应用实现。
上一篇介绍了NodeJS实现人脸识别中的人脸注册,搜索,检测功能。可以看到其实抛开用户量不说,其实任何想要实现的功能最终用NodeJS都是可以实现的。今天我们来看下SDK文档关于人脸识别其他的接口,我们可以来看看整套人脸识别具体有什么功能,我们可以怎么在实际应用中去进行应用呢?
最近一段时间的任务就是研究webshell的检测,感觉安全真是没有止境,尤其还是处于防御方,安全策略的制定 任重而道远。
层级聚类(Hierarchical Clustering)是一种基于树形结构的聚类算法,通过将数据点逐步合并成簇,最终形成一棵树形的聚类结构。层级聚类算法可以分为两种:自底向上聚类(Agglomerative Clustering)和自上向下聚类(Divisive Clustering)
最新版本的ModSecurity增加了ssdeep检测webshell的接口,于是猛地回忆起搞客户端安全(游戏安全)的时候买过一本书《恶意软件分析诀窍与工具箱-对抗“流氓”软件的技术与利器》,这本书就提到了用ssdeep来查找恶意软件(webshell是恶意软件的一种,安全领域是互通的嘛)。本文介绍如何使用它来检测webshell。 一 、安装ssdeep 下载ssdeep并安装 http://ssdeep.sourceforge.net/ tar zxvf ssdeep-2.12.tar.gz cd ss
伴随中国企业数字化转型大提速,2020年5月13日下午,国家发展改革委官网发布“数字化转型伙伴行动”倡议,正式把数字化转型提到国家政策层面。发展数字化转型就避免不了要和数据打交道,数据治理的核心是元数据管理。元数据驱动数字化转型成为趋势,而随着业务系统体量逐渐扩大,对元数据管理、分析提出了新的挑战。及时性、可靠性、可视化等等方面提出了新的要求。
机器之心报道 编辑:陈萍 看来论文搜索工具也开始卷了! 对于天天查找论文的小伙伴来说,有一个好用的搜索工具,那简直不要太开心,效率妥妥的上升。 但现实结果却是,要么搜索工具不给力,要么自己输入的关键词不起作用,反正,自己脑海里想找寻的论文和搜索出来的结果不能说毫无关系,简直是天差地别。 下面我们将要介绍的这个网站,可以帮你搞定论文搜索遇到的难题,网站名为 arXiv Xplorer,专门用于对 arXiv 上的论文进行语义搜索。根据项目作者介绍,该网站的内部算法使用了 OpenAI 的最新嵌入模型,可以为用
之前笔者写过一篇文章关于如何做搜索,但那篇文章的角度是从文本相似度角度写的。那种方式是目前发展的趋势,但是真正的搜索特别是网页搜索不可能在大范围的文本之间两两算相似度的。那样搜索引擎的效率会变得特别低下。本文将从字符串模糊匹配的角度介绍一下搜索引擎。 一般的搜索,要分为两个步骤:搜索和排序。搜索的方法有很多,为了高效一般进行字符串或关键词匹配,而用户提供的一些关键词可能不是数据库中保存的,例如使用倒排的方法很难找到Head节点,此处需要使用模糊匹配的方式。这里简单列举一下Learning-to-Rank排序
随着人工智能模型规模不断扩大,如何让这些“大模型”更高效地为用户服务成为重要课题。向量数据库正是在此背景下应运而生的一款数据库,它利用向量来高效地存储和检索模型数据,大大提升了查询效率
在当今信息爆炸的时代,电影作为人们生活中不可或缺的娱乐方式,受到了越来越多的关注。而为了让观众能够更好地选择适合自己口味的电影,推荐系统成为了一个备受关注的研究领域。协同过滤算法是其中一种被广泛使用的方法。
在当今信息爆炸的时代,电影作为人们生活中不可或缺的娱乐方式,受到了越来越多的关注(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
深度学习发展到今天,很大程度上依然是一个「实验主导」的、「先有实验结果再找可能解释」的学科。对实验结果的理论解释,争议不断,而且随着时间的推移,研究者们给出的解释也不断在发展——换言之,这是一个尚未出现坚实理论基础的学科。
2022年02月17日 作者: 杨俭 宗宇 谢睿 武威 文章链接 21879字 44分钟阅读
搜索结果排序时搜索引擎最核心的部分,很大程度度上决定了搜索引擎的质量好坏及用户满意度。实际搜索结果排序的因子有很多,但最主要的两个因素是用户查询和网页内容的相关度,以及网页链接情况。这里我们主要总结网页内容和用户查询相关的内容。
上篇文章中我们介绍了MongoDB中索引的简单操作,创建、查看、删除等基本操作,不过上文我们只介绍了一种类型的索引,本文我们来看看其他类型的索引。 ---- _id索引 我们在上文介绍过,我们往集合中添加文档时,默认情况下MongoDB都会帮助我们创建一个名为_id的字段,这个字段就是一个索引。默认情况下,一般的集合都会帮我们创建这个字段作为索引,但也有一些集合不会将_id默认作为索引,比如固定集合,这个我们后面的文章会详细说到这个问题。 复合索引 如果我们的查询条件有多个的话,我们可以对这多个查询条件都建
CVaaS 就是 Computer Vision as a Service, 我们把 CV 的部分标准化成为了一种服务,而每一个行业可以在这里找到自己行业需要的和图像处理、视频处理、计算机视觉相关的算法服务,然后他们可以整合这些算法服务成为他们需要的应用。
工厂模式就是提供一个工厂类,当有客户端需要调用的时候,只调用这个工厂类就可以得到自己想要的结果,从而无需关注某类的具体实现过程。
大家对注意力机制多少都有所耳闻,毕竟在自然语言处理(NLP)和大型语言模型(LLM)领域,2017年,《Attention Is All You Need》这篇论文是里程碑式的存在;几乎所有的LLM都是基于注意力机制构建的,甚至最新的多模态或基于视觉的模型也在某种程度上都运用了它;今天,我们将深入探讨注意力机制。
Levenshtein 距离,又称编辑距离,指的是两个字符串之间,由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数。
本文使用的Elasticsearch版本为6.5.4,上文主要介绍ES的各种查询,以满足更多的需求。ES的主要功能其实就是体现在这搜索查询上,所以我就总结一下,方便以后直接拿来就用。
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