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搜索引擎的检索模型-查询与文档的相关度计算

这里我们主要总结网页内容和用户查询相关的内容。 判断网页内容是否与用户査询相关,这依赖于搜索引擎所来用的检索模型。...那么单词与文档关系如下图: 检索结果就是D2和D5符合搜索条件。 这类似于传统数据库检索,是精确匹。一些搜索引擎的高级检索往往是使用布尔模型的思想。...因为布尔模型只是判断文档要么相关、要么不相关,它的检索策略基于二值判定标准,无法描述与查询条件部分匹配的情况。因此,布尔模型实际上是一个数值检索模型而不是信息检索模型。...概率检索模型是从概率排序原理推导出来的。 基本假设前提和理论: 1).相关性独立原则:文献对一个检索式的相关性与文献集合中的其他文献是独立的。...4).概率排序原则:该原则认为,检索系统应将文档按照与查 询的概率相关性的大小排序,那么排在最前面的是最有可能被获取的文档 5).贝叶斯(Bayes)定理:用公式表示为: P(R|d)

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    需要掌握的 Laravel Eloquent 搜索技术

    本文同步至个人博客 需要掌握的 Laravel Eloquent 搜索技术 ,转载请注明出处。 当我们的应用程序访问较少时(例如在项目初期阶段),直接进行项目编码就可以解决大多数问题。...本文将带领大家学习 MySQL 和 Eloquent 在搜索模块中设计的相关技术。 基本的 Eloquent Where 查询 作为首个要讲解的搜索功能,我们先不涉及新知识点。...它的工作原理,类似 &&(与查询) 运算符,当所有条件都为 true 时,返回结果集: 搜索 JSON 类型让数据存储拥有灵活性,这个功能很赞。Laravel 中也可以轻松执行对 JSON 数据的查询,这得益于 Laravel 良好的 JSON 支持。...依据单词发音进行模糊匹配 继续探讨最后一个主题,当用户输入的查询表达式包含错误的单词拼写时,该如何进行搜索呢?查询与给定的表达式有类似发音的语句是个不错的主意。

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    需要掌握的 Laravel Eloquent 搜索技术

    若需要学习前端在搜索设计方面的知识,可以阅读 Instant AJAX Search with Laravel and Vue 这篇文章。...本文将带领大家学习 MySQL 和 Eloquent 在搜索模块中设计的相关技术。 基本的 Eloquent Where 查询 作为首个要讲解的搜索功能,我们先不涉及新知识点。...它的工作原理,类似 &&(与查询) 运算符,当所有条件都为 true 时,返回结果集: 搜索 JSON 类型让数据存储拥有灵活性,这个功能很赞。Laravel 中也可以轻松执行对 JSON 数据的查询,这得益于 Laravel 良好的 JSON 支持。...依据单词发音进行模糊匹配 继续探讨最后一个主题,当用户输入的查询表达式包含错误的单词拼写时,该如何进行搜索呢?查询与给定的表达式有类似发音的语句是个不错的主意。

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    Laravel 模型事件的应用

    Laravel在模型事件中处理起来很方便:https://laravel-china.org/docs/laravel/5.5/eloquent#events Laravel 的模型事件有两种方式,...设置dispatchesEvents属性映射事件类 使用观察器来注册事件,这里介绍第二种 新建模型 php artisan make:model Log <?...) LogBaseServer 新建一个观察器继承基类LogBaseServer(User模型,方法的名字要对应文档中的事件) LogBaseServer 到新建的服务提供者...ObserverLogServiceProvider中运行 ObserverLogServiceProvider 为需要的模型注册事件(我这挺多的,之后大概长这样) 模型注册事件...然后我们触发一些事件(增删改,表的数据就有了) 事件 多对多的关联插入不会出触发模型(比如attach方法) 这时候就需要自己新建事件类来模拟(这里拿分配权限给角色粗略说一下) 在EventServiceProvider

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    与Ansible相关的5个操作任务

    更少的DevOps,更多的OpsDev。 在这个DevOps世界中,有时似乎Dev的一半成为众人瞩目的焦点,而Ops在关系中被遗忘了一半。...几乎就像领先的开发人员告诉尾随的操作人员做什么,几乎所有“操作”都是开发人员应说的。 因此,Ops被甩在后面,向后翻滚,降为替补席。 我希望看到更多OpsDev发生。...如果要模拟此效果,可以在Tower的上游开源版本AWX中对其进行测试。 管理使用者 在大规模环境中,用户将集中在Active Directory或LDAP之类的系统中。...管理磁盘空间 这是一个简单的角色,可用于在特定目录中查找大于N的文件。 在Tower中执行此操作,有启用回调的好处。...sysadmin在运行结束时为您打印了详细信息,以吸引精通的工作。 额外的功课:使用正则表达式在输出中查找某些条件(例如,CPU消耗超过80%的开销)。 总结 我已经录制了这五个任务的简短视频。

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    大模型相关技术-embedding与分词

    接上一篇文章大模型相关技术-初识RAG-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com),我们已经对RAG(搜索增强)有了一定的了解,知道了为什么需要RAG和RAG的技术基石,本篇我们将详细学习一下...分词是将文本切分为单词或词汇单元的过程,而Embedding入则是将这些词汇转换为可供机器学习模型处理的数值向量。下面将结合分词技术,详细解释大模型中Embedding入技术。...基于机器学习的分词:使用标注好的语料库训练模型,使其学习如何分词。基于深度学习的分词:使用循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)或者Transformer等深度学习模型进行分词。...在大模型中,Embedding通常是模型的第一层,负责将输入的文本数据转换为可供后续层处理的数值形式。...常见的Embedding模型有:Word2Vec:由Google提出的一种静态Embedding方法,包括连续词袋模型(CBOW)和Skip-gram模型。

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    与IO相关的等待事件troubleshooting-系列5

    找到执行全表扫描或全索引快速扫描的SQL语句,进行调优以确保这些扫描是必须的,而不是非最优执行计划导致的。        ...另外,物理读Top前几位的SQL语句也能用来研究,判断他们的执行计划是否包含了全表扫描或全索引快速扫描。 2....这个默认值和可以高效执行的最大IO容量相关。参数值依赖于平台,对于大多数平台是1MB。因为参数是以块表示的,所以也可以设置为一个和可以高效执行的最大IO容量相当的值(被标准块容量切分)。...使用分区能够降低作为分区剪裁扫描数据的数量,限制段分区的扫描子集。 5....最后,可以考虑最长访问的段包含的数据数量(通过将旧的、不需要的数据移出数据库),或将这些段移动到新的、更快的磁盘,以降低IO的响应时间。 (未完待续)

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    大模型如何革新搜索相关性?智能升级让搜索更“懂你”|得物技术

    这类“搜不准”的情况,正是搜索相关性技术要解决的核心问题——让搜索引擎更准确地理解用户意图,返回真正匹配的结果。今天,我们就来揭秘得物如何用大模型技术让搜索变得更“聪明”。...二、传统相关性迭代痛点从算法层面看,搜索相关性模型需要计算用户查询与内容(包括下挂商卡)之间的相关程度。...下图展示了新词生成 -> 相关性校验 -> 自动化归因 -> 人工标注 -> 样本增强的具体流程。四、大模型建模搜索相关性项目初期,大模型技术在搜索领域的应用尚处探索阶段,缺乏可借鉴的成熟方案。...基于对算法原理与业务场景的理解,我们围绕“如何让大模型更接近人类的思考方式”这一目标,设计并实践了两项核心优化:二阶段流程:我们观察到,人类判断相关性时通常遵循“先理解意图,再验证匹配”的认知过程。...告别数据无序:得物数据研发与管理平台的破局之路3. 从一次启动失败深入剖析:Spring循环依赖的真相|得物技术4. Apex AI辅助编码助手的设计和实践|得物技术5.

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    排名到底和谁相关?---论域名权威与品牌搜索量

    我也选择了这种方法,下面的例子解释这样做的原因: 对于关键字A,前5个搜索结果的品牌搜索量有较大幅度的变化。这意味着即使搜索结果按搜索量顺序排列,搜索量和排名并没有显著的相关性。...与搜索量排名是几乎1的完美相关性。 接着对样本中的每个关键字重复此过程(同一关键字的桌面和移动版本视为两个关键字),然后采用平均相关性。...usp=sharing) (我再一次使用了STAT来批量提取搜索量。) 结论:品牌搜索量>排名 ? 这揭示了:与域名权威相比,排名与品牌搜索量更相关性。 但是,还有其他一些关注点。...首先,这些变量与排名之间并不存在特别的强相关性 - 假设完美的相关性为1,我发现域名权威与排名之间的相关性仅为0.071,品牌搜索量与排名的相关性大约为0.1。...然而真正有趣的一点是,在同一模型中排名的域名权威和排名品牌搜索量,解释了比排名品牌搜索量更多的变化。 要明确的是:几乎所有的排名变化,我们既可以参考域名权威来解释,也可以参考品牌的搜索量来解释。

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    关系模型的相关术语

    连接依赖:为提高规范化程度,都是通过把低一级的关系模式分解为若干个高一级的关系模式来实现的,在此过程中,应该保证分解后产生的关系模式与原来的模式等价。...满足Boyce-Code范式条件的关系模式(BCNF):关系模式 R∈3NF ,对于每一个非平凡函数依赖X—>Y,都有X包含码,消除主属性对于码的部分函数依赖与传递函数依赖。...(限制关系模式的属性之间不允许有非平凡且非函数依赖的多值依赖) 满足第五范式条件的关系模式(5NF):关系模式 R∈4NF,消除属于4NF的关系模式中存在的连接依赖。...规范程度层次:5NF⊂4NF⊂BCNF⊂3NF⊂2NF⊂1NF 三、“好的”关系数据库系统应具有的特点 适度减少数据冗余。 关系明确,表与表之间主外键设置明确,表名称明确。...选择合理的数据库引擎,查询操作较多的与增删改操作较多的数据库分别使用不同的引擎。

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    linux之搜索查找类相关的指令

    find:从指定目录下递归地遍历其各个子目录,将满足条件的文件或者目录显示在终端 基本语法:find 搜索范围 选项 选项: -name:按名字 -user:按用户名 -size:按大小,find -size...locate指令利用事先建立的系统中的所有文件名称及路径的locate数据库实现快速定位给定的文件。...locate指令无需遍历整个文件系统,查询速度快,为了保证查询结果的准确度,管理员需要定期更新locate时刻。...基本语法:locate 搜索文件 由于locate指令基于数据库进行查询,所以第一次运行时,必须使用updatedb指令创建locate数据库。 ? 权限不够,使用sudo updatedb ?...grep和|:grep过滤查找,管道符“|”表示将前一个命令的处理结果输出传递给后面的命令处理。

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    如何提高Elasticsearch搜索的相关性

    什么是相关性 首先需要了解什么是相关性?默认情况下,搜索返回的结果是按照 相关性 进行排序的,也就是最相关的文档排在最前。...相关性是由一个所谓的打分机制决定的,每个文档在搜索过程中都会被计算一个_score字段,这是一个浮点数类型,值越高表示分数越高,也就是相关性越大。...具体的评分算法不是本文的重点,但是我们可以通过一个查询示例了解下评分的过程。...ES对于一次搜索请求提供了一种explain的机制,设置为true的情况下,查询结果会额外输出一些信息,我们一起来看下这些信息。...其中n表示包含metricbeat这个词的文档数量。N表示一共有多少文档(基于分片)。 提高搜索的相关性 我们通过一个示例来展开这部分的讨论。

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    零基础学AI大模型之相似度Search与MMR最大边界相关搜索实战

    零基础学AI大模型之新版LangChain向量数据库VectorStore设计全解析 前情摘要 1、零基础学AI大模型之读懂AI大模型 零基础学AI大模型之相似度Search与MMR最大边界相关搜索实战...方法 similar_results = vector_store.similarity_search( query="AI大模型的发展趋势", # 查询文本(或直接传入向量) k=5...对候选集按与查询的相似度排序。 迭代选择结果:每次选“与查询相关度高”且“与已选结果差异大”的条目。 最终从候选集中筛选出k条结果,兼顾相关性与多样性。...参数 作用说明 取值建议 k 最终返回的结果数量 3-10(根据业务场景调整) fetch_k 候选集大小 通常为k的3-5倍(如k=3→20) lambda_mult 相关性与多样性的权衡系数 0.5...业务结合:如果是RAG系统的“召回阶段”,可用相似度搜索;“重排阶段”可用MMR提升答案丰富度。 如果本文对你有帮助,欢迎点赞+关注,后续会持续输出AI大模型与向量数据库的实战内容~

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    HTML5 与CSS3 相关笔记

    标签:用于方便浏览器解析或搜索引擎搜索,一般放置于中,用”名称/值”方式: (1)表示文档内容类型、字符串编码信息 如: (2)为搜索引擎定义关键词...21.HTML5的结构元素(先划分结构再写内容): header(头部)、footer(脚部)、 section(独立区域)、article(独立文章内容)、 aside(相关内容或应用,常用于侧边栏...(13)表单元素的标注label:当点击标注的文本时,浏览器会自动对焦关联的表单元素,for属性规定label与哪个表单元素绑定。name和id属性必需。...4、当margin(或padding或border)的left和right的值相同,如: margin:10px 20px 30px 20px; 缩写: margin:10px 20px 30px; 布局模型与盒模型都是...布局模型建立在盒模型基础上。 在网页中,元素有三种布局模型: 1、流动模型(Flow) 流动(Flow)是默认的网页布局模式。

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    搜索结果太乱?5种重排序模型让你的搜索系统准确率提升40%

    该技术通过对初步检索结果进行精确的相关性重新评估和排序,可显著提升搜索结果质量。根据实际部署经验,在企业级搜索系统中应用重排序模型可将搜索相关性指标提升高达40%,同时大幅改善用户满意度。...重排序模型的技术定义与核心价值 重排序模型是专门设计用于优化搜索结果排序的机器学习系统,其核心功能是根据查询与文档之间的相关性程度对候选结果进行重新排列。...现代搜索系统的两阶段架构设计 当前主流的信息检索系统普遍采用两阶段架构模式,这种设计在效率与效果之间实现了最优平衡。...2、基于大型语言模型的重排序技术 大型语言模型的快速发展为重排序技术开辟了新的技术路径。这类方法充分利用GPT-4、T5等先进模型的强大推理能力,实现对查询-文档相关性的精细化判断。...LLM的重排序解决方案包括Cohere重排序器,提供产业级API服务并具备最先进的重排序性能;RankT5和RankGen作为专门针对排序任务优化的T5模型变体;以及基于GPT-4提示工程的复杂相关性判断方案

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