Lucene是apache下的一个开放源代码的全文检索引擎工具包。提供了完整的查询引擎和索引引擎,部分文本分析引擎。Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包,以方便的在目标系统中实现全文检索的功能。
该项目可以从github上查看:https://github.com/openai/chatgpt-retrieval-plugin。
全文检索是 20世纪末产生的一种新的信息检索技术。经过几十年的发展,特别是以计算机技术为代表的新一代信息技术应用,使全文检索从最初的字符串匹配和简单的布尔逻辑检索技术演进到能对超大文本、语音、图像、活动影像等 非结构化数据 进行综合管理的复合技术。由于内涵和外延的深刻变化,全文检索系统已成为新一代管理系统的代名词,衡量全文检索系统的基本指标和全文检索的内涵也发生巨大变化。
在IM客户端的使用场景中,基于本地数据的全文检索功能扮演着重要的角色,最常用的比如:查找聊天记录、联系人等。
windows操作系统文件检索,word oneNote excel等等 数据 量是不大的,将文件本身加载到内存中 功能相对不算丰富。
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。
全文检索技术被广泛的应用于搜索引擎,查询检索等领域。我们在网络上的大部分搜索服务都用到了全文检索技术。
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。
本打算直接来学习Solr, 现在先把Lucene的只是捋一遍. 本文内容: 1、 搜索引擎的发展史 2、 Lucene入门 3、 Lucene的API详解 4、 索引调优 5、 Lucene搜索结果排名规则 1 搜索引擎的发展史 1.1 搜索引擎的发展史 萌芽:Archie、Gopher 起步:Robot(网络机器人)和spider(网络爬虫) 1、 Robot:网络机器人,自动在网络中运行,完成特定任务的程序,如刷票器、抢票软件等。 2、 spider:网络爬虫,是一中特殊的机器人,抓取(下载)并分析网
接触搜索/推荐相关工作,也有两年了。工作里对lucene的接触不少,却也不精。最近工作里没有那么忙,因此想通过学习源码的方式,来对lucene进行一个系统的学习。
在IM客户端的使用场景中,基于本地数据的全文检索功能扮演着重要的角色,最常用的比如:查找聊天记录、联系人,就像下图这样。
点击上方蓝色字体,选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 我们都知道 InnoDB 在模糊查询数据时使用 "%xx" 会导致索引失效,但有时需求就是如此,类似这样的需求还有很多,例如,搜索引擎需要根基用户数据的关键字进行全文查找,电子商务网站需要根据用户的查询条件,在可能需要在商品的详细介绍中进行查找,这些都不是B+树索引能很好完成的工作。 通过数值比较,范围过滤等就可以完成绝大多数我们需要的查询了。但是,如果希望通过关键字的匹配来进行查询过滤,那么就需要基于相似度的查询,而不是原来的精确数
我们都知道 InnoDB 在模糊查询数据时使用 "%xx" 会导致索引失效,但有时需求就是如此,类似这样的需求还有很多。
点击关注公众号,Java干货及时送达 作者:沸羊羊 来源:juejin.cn/post/6989871497040887845 前言 我们都知道 InnoDB 在模糊查询数据时使用 "%xx" 会导致索引失效,但有时需求就是如此,类似这样的需求还有很多,例如,搜索引擎需要根基用户数据的关键字进行全文查找,电子商务网站需要根据用户的查询条件,在可能需要在商品的详细介绍中进行查找,这些都不是B+树索引能很好完成的工作。 通过数值比较,范围过滤等就可以完成绝大多数我们需要的查询了。但是,如果希望通过关键字的匹配
在上一篇《来看看微信十年前的IM消息收发架构,你做到了吗》的文章中,有用户提到想了解自己每次微信红包只能抽中 0.01 元的反向手气最佳是怎么在技术上实现的,于是就有了本篇文章的诞生。
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。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
3年疫情后的中国社会,最大的永久性变化之一,就是大多数的企业、教育机构或者政务机构,都用上了综合性的SaaS在线办公系统。而这其中,企业微信的覆盖率非常高,而且其占比还在不断增长。
下面几种情况下,索引是不会被使用的 (1)组合索引,查询时的条件列不是组合索引中的第一个列 例如 组合索引 (a,b),查询中使用了b作为查询条件,这时是不会用到索引的,如果用a作为查询条件,则会使用索引 (2)like查询中关键字前面带有‘%’ 例如 a字段为索引,使用like查询,where a like '%xxx',这时就不会使用索引 where a like 'xxx%',这时则会使用索引 而在大量模糊查询中经常会用到 '%xxx%' 这个形式,所以建议少使用like,而使用支持中文的全文检索技术
与一年前一样,Java仍然是最流行的编程语言。据TIOBE的数据显示,几十年来,Java比其他语言更常名列榜首,Java因为它拥有可移植性、可扩展性和庞大的用户社区,所以许多知名互联网公司使用Java来开发软件和应用程序,导致互联网企业对Java程序员的需求急剧增加。
在RAG(RetrievalAugmented Generation)中,embedding模型的向量检索可以帮助提高文本生成的效果,但仍然需要
人类历史上,可能是第二大个人信息泄露事故发生了!12亿网民的隐私信息,正在毫无遮掩的暴露在互联网上。
接上篇《总是被低估,从未被超越,揭秘QQ极致丝滑背后的硬核IM技术优化》,本文则将重点介绍手机 QQ 客户端技术架构升级背后的故事。
在当下,如果说我们要选出你朋友圈中的Top 1的主题,那如果不是疫情开发,那么几乎肯定就是chatGPT了。
假设你现在运营着一个论坛,论坛数据已经超过100W,很多用户都反映论坛搜索的速度非常慢,那么这时你就可以考虑使用Sphinx了(当然其他的全文检索程序或方法也行)。
没有想到的是,公司业务越来越好,网站用户量越来越大,单体架构的问题就暴露出来了,随着访问量增加,项目经常宕机
上一篇博文,笔者相当于了解了Lucene是干嘛的,然后写了个hello World增进下对Lucene的感觉。个人觉得,学习一个新的东西时,首先从demo入手,能增加你对这个技术的兴趣,然后慢慢的深入其中的原理,就会有种拨开乌云见明月的感觉。当然,有的人喜欢从原理入手,这个见仁见智。总结来说,不管从哪里入手,对一门新的技术而言总归要知道其所有然
A:set_error_handler B:error_reporting C:error2exception D:catch
根据http://lucene.apache.org/java/docs/index.html定义:
根据http://lucene.apache.org/java/docs/index.html 定义:
正确答案:A 答案分析:set_error_handler() 可指定一个回调函数,错误发生时,会自动通过指定的回调函数处理。在回调函数中抛出新的异常即可。
通过哪个函数,可以把错误转换为异常处理? set_error_handler error_reporting error2exception catch 正确答案:A 答案分析:set_error_h
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百度、360搜索、谷歌、搜狗 2. 站内搜索 论坛搜索、微博、文章搜索 3. 电商搜索 淘宝搜索,京东搜索 4. 只要是有搜索的地方就可以使用全文检索技术。
研究长字符串快速全文检索技术,实现某电力公司新闻中心新闻稿件全文检索统计系统。 1、 设计实现适合新闻稿件的基础类库 2、 新闻稿件全文检索功能实现 3、 新闻稿件按照关键字统计查询 代码如下 Paper.h #pragma once #ifndef PAPER_H // we're here only if PAPER_H has not yet been defined #define PAPER_H // Definition of PAPER_H class and relate
当我们需要深入了解一个知识点时,我们可能会通过阅读大量的书籍进行总结,或者是通过浏览器搜索相关的文章,不论是哪种方式,都需要我们花很多时间去进行知识过滤与提取,那么,有没有一个方案,能够让我们能够快速的了解该知识点的含义,并标注来源与作者以及进行关联内容推荐呢?
一个企业的档案文件的类型是多种多样的,包括文本,图像,电子档,扫描件,音视频等等,怎么样才能让它们发挥更大的价值呢?
The Elastic Stack, 包括 Elasticsearch、Kibana、Beats 和 Logstash(也称为 ELK Stack)。能够安全可靠地获取任何来源、任何格式的数据,然后实时地对数据进行搜索、分析和可视化。Elaticsearch,简称为 ES, ES 是一个开源的高扩展的分布式全文搜索引擎,是整个 Elastic Stack 技术栈的核心。它可以近乎实时的存储、检索数据;本身扩展性很好,可以扩展到上百台服务器,处理 PB 级别的数据。
搜索引擎我们接触比较多的人工智能技术,大家更为熟悉的elasticsearch就是一种企业级全文检索引擎,如果用es去实现企业内部知识库的检索大概需要5个步奏去实现。
● ELK是包含但不限于ElasticSearch(简称es)、Logstash、Kibana三个开源软件组成的一个整体。这三个软件合称ELK。是用于数据抽取(Logstash)、搜索分析(ElasticSearch)、数据展现(Kibana)的一整套解决方案,所以也称为ELK stack。
最新发布的 QQ 9 自上线以来,流畅度方面收获了众多用户好评,不少用户戏称 QQ 9 “傻快傻快”的,快到“有点不习惯了都”。
在上一篇文章《聊聊来自元宇宙大厂 Meta 的相似度检索技术 Faiss》中,我们有聊到如何快速入门向量检索技术,借助 Meta AI(Facebook Research)出品的 faiss 实现“最基础的文本内容相似度检索工具”,初步接触到了“语义检索”这种对于传统文本检索方式具备“降维打击”的新兴技术手段。
百度:我们比如说想找寻任何的信息的时候,就会上百度去搜索一下,比如说找一部自己喜欢的电影,或者说找一本喜欢的书,或者找一条感兴趣的新闻(提到搜索的第一印象) 百度 != 搜索,这是不对的
最近在做一个关键词查询功能。所以开始了解mysql的全文索引技术。接下来我将一步一步告诉大家。我是如何一步一步实现关键词检索的。
计算机索引程序通过扫描文章中的每一个词,对每一个词建立一个索引(记录出现的次数和位置),当用户查询时,检索程序根据索引进行查找, 并将查找结果反馈给用户。
搜索:百度,网站的站内搜索,IT系统的检索 数据分析:电商网站,最近7天牙膏这种商品销量排名前10的商家有哪些;新闻网站,最近1个月访问量排名前3
信息检索的概念 信息检索(Information Retrieval)是指信息按一定的方式组织起来,并根据信息用户的需要找出有关的信息的过程和技术。狭义的信息检索就是信息检索过程的后半部分,即从 信息集合中找出所需要的信息的过程,也就是我们常说的信息查寻(Information Search 或Information Seek)。 我们在下边研究的lucene就是对信息做全文检索的一种手段,或者说是一项比较流行的技术,跟google、baidu等专业的搜索引擎比起来会有一定的差距,但是对于普通的企业级应用已
无论是在内部系统还是在外部的互联网站上,都少不了检索系统。数据是为了用户而服务。计算机在采集数据,处理数据,存储数据之后,各种客户端的操作pc机或者是移动嵌入式设备都可以很好的获取数据,得到 想要的数据服务。
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