ID(_id)）进行路由，请求到对应的DataNode,假设对应的主分片为P1； 请求数据写入P1; 数据同步到R1; 返回数据写入结果。...文档存储结构如下图所示： [文档存储结构图] 3.2.2、倒排索引存储 [倒排索引存储过程图] 从 in-memory buffer 到 disk page cache 的过程，对应 ElasticSearch...的 refresh() API，默认 1s 触发一次； 从 disk page cache 到 disk 的过程，则对应 ElasticSearch 的 flush() API，默认 30min 触发一次...; translog 自己从 disk page cache 到 disk 的持久化，是 5s 一次 3.2.3、segment合并 [segment小文件合并过程图] 自动refresh流程每秒会创建一个新的段...4、Elasticsearch检索原理 [文档检索过程图] 假如选择了Node3，此时Node3称为coordinating node（协调节点） 协调节点（Coordinating Node）将查询请求广播到每一个数据节点
,具体是哪一种类型，关键在于创建工程的时候，你是否选中下图中的Create Document-based Application选项： 创建工程界面 基于文档的应用与非文档应用的主要区别...： 基于文档的应用让Mac OSX系统知道，你的应用可以打开具体类型的文件（如.txt，.png，.zip等） 基于文档的应用会自动实时保存编辑的内容...，不需要额外编写代码 基于文档的应用提供了很多文档编辑的操作（保存，打开，复制，导出，重命名等） 然而 如果你在产品开发初期，创建的项目工程并没有选择Create...场面不敢想象，好了，其实是有方法可以实现的，请继续看下去。。。。 追加文档功能的操作步骤： 1....NSWindowController // 添加窗口控制器到文档（产生关联） self.addWindowController(controller) /
KMP算法可以用于文档管理软件中的字符串匹配功能。在监控软件中，需要对用户的电脑活动进行监控，包括监控用户输入的文本内容。...为了保护公司的机密信息，监控软件需要检测用户输入的文本中是否包含敏感信息，如公司机密信息、禁止使用的词汇等。KMP算法可以用于实现字符串匹配功能，即在用户输入的文本中查找是否包含敏感信息。...KMP算法可以在文档管理软件中用于检测用户在电脑上输入的敏感信息，例如密码、银行账号等。其优势包括：高效性：KMP算法的时间复杂度为O(n)，相比暴力匹配算法的O(n*m)更加高效。...隐私保护：KMP算法可以在本地进行匹配，不需要将用户的敏感信息上传到云端，保护用户隐私。 文档管理软件可以利用KMP算法实现以下用途：监控员工的账号密码输入，防止泄露公司敏感信息。...总之，KMP算法在文档管理软件中具有重要的应用价值，可以帮助企业保护公司机密和员工隐私。
Python调试和部署总会碰到各种各样的问题，Python的版本问题，各种包的版本问题，Python的调试和部署快成了一门玄学，这次遭遇到的是FastAPI文档界面无法显示的问题，中间也测试过几种方案。...FastAPI部署后，各页面均正常响应，除了文档页，经查证是FastAPI接口文档中默认使用的是https://cdn.jsdelivr.net/npm/swagger-ui-dist@5.9.0/swagger-ui.css...一个是把这两个URL对应的文件下载到本地的static目录中并挂载它，太麻烦，放弃了。...https://www.liangwei.cc/website_tech/jsdelivr_zha_le_guo_nei_ti_dai_fang_an.html, 这里用的是七牛云的 return...，选择用FastAPI离线文档方式。
本文实例讲述了php编程实现追加内容到txt文件中的方法。...fopen($filename,"w"); $str=fwrite($handle,"test"); fclose($handle); 效果： testtesttesttesttesttesttest 追加内容到...test test test 逐行读取txt : $lines=file("db.txt"); foreach ($lines as $valu/【关于环境方面，我觉得DOCKER是非常合适和快速部署的一个方式...】/e) /【参考文章的时候，并不建议直接复制，应该尽量地读懂】/{ $line=explode(",",$value); echo "no1:$line[0]--no2:$line[1]---time
决策树算法是一种常用的机器学习算法，在分类问题中被广泛应用。该算法通过将原始数据集拆分成多个小的决策子集，以生成一个决策树，用于预测新数据的分类。...在文档管理系统中，决策树算法可以用于对网络流量进行分类、监测特定行为、检测网络攻击等。...具体来说，可以通过决策树算法为不同的网络流量和行为建立分类模型，以识别异常流量和行为模式，以提高网络安全和管理效率。决策树算法在文档管理系统中的优势在于：简单易懂。...决策树算法可以生成易于理解的图形展示，让用户更容易理解算法的工作过程和输出结果。然而，决策树算法在文档管理系统中的误区主要在于：过度拟合。...决策树算法在文档管理系统中的具体例子包括：通过构建决策树模型，对网络流量进行分类和排序，以确定网络行为模式。利用决策树算法检测和预测网络攻击和恶意流量的行为模式，以及与正常网络流量和行为的区别。
今天介绍的这篇文章由清华大学和华为联合发表，核心是提升向量检索的效果，在树检索的基础上，实现了索引构建和表示学习的端到端联合建模，提升了树检索的一致性。...对于一个query向量，在树中做层次检索，每层只选打分topK的节点，进入到下一层匹配，下一层匹配只和上一层topK的节点的子节点进行匹配，按照这个逻辑递归进行（也即Beam Search，基于贪心的策略...这种方式的弊端在于，两阶段的方式导致二者优化目标不一致，得到的并不是最优解。为了解决这个问题，本文提出了一种端到端的稠密向量学习+树索引构造的学习方式，实现了更高效的树稠密检索架构。...3、端到端训练 本文将Encoder训练和树学习融合到一起学习，新的流程如下图所示。...但是一个document可能对应不同的语义，对应不同的类别，这样的划分方法可能导致高质量document无法召回。
，它通过嵌入、聚类和摘要文本模块来构建一个从底层到高层具有不同摘要层的树状结构。...但当处理需要理解长篇上下文的文档时，简单的将文档切割或仅处理其上下文显然不够，在非连续文档、跨文档主题和分散型主题内容时效果不佳。...具体的方法如下： 文本分割 文本向量表示 文本聚类 文本摘要 创建树节点 递归分聚类以及摘要 文档检索 文本切割 将检索语料库拆分为100个tokens的短的连续的chunk，类似于传统方法 保持句子完整...QuALITY包含多项选择问题，每个问题都有约5,000个token的上下文段落，评估在中等长度文档上的检索系统性能。...检索效率 Token成本是 QASPER、NarrativeQA 和 QuALITY 文档长度的函数。 RAPTOR 树构建成本与每个数据集的文档长度成线性比例。
这两天我的LanAPI那个项目没怎么关心，昨天去看文档的时候发现加载不出了。
如图所示，检索模型所在搜索引擎系统架构位置： 当然检索模型理论研究存在理想化的隐含假设，及即假设用户需求已经通过查询非常清晰明确地表达出来了，所以检索模型的任务不涉及到对用户需求建模。...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。...权重wij = TFij或者归一化后的TF值 TF的归一化（Normalization）：将一篇文档中所有的标引词的TF值归一化到[0,1]之间。...语言模型 语言模型： 是借鉴了语音识别领域采用的语言模型技术，将语言模型和信息检索模型相互融合的结果 基本思想： 其他的检索模型的思考路径是从查询到文档，即给定用户查询，如何找出相关的文档...，该模型的思路正好想法，是由文档到查询这个方向，即为每个文档建立不同的语言模型，判断由文档生成用户查询的可能性有多大，然后按照这种生成概率由高到低排序，作为搜索结果。
在本文中，我们深入探讨了自然语言处理中的智能问答系统，从其发展历程、主要类型到不同的技术实现。文章详细解析了从基于检索、对话到基于生成的问答系统，展示了其工作原理和具体实现。...---- 五、基于检索的问答系统 基于检索的问答系统是指根据用户问题的语义信息，从一个预先存在的大型文档或FAQ集中检索并返回最相关的答案。...---- 七、基于生成的问答系统 与基于检索或对话的问答系统不同，基于生成的问答系统的目标是生成全新的答案文本，而不是从预先定义的答案集或文档中选择答案。...从简单的基于检索的问答系统，到能与用户进行复杂多轮对话的对话系统，再到具备生成全新答案能力的生成式问答系统，我们目睹了问答技术的迅猛发展和应用广泛性。...这也反映了一个核心原则：真实世界的多样性和复杂性是无法通过简单规则来完全捕获的。只有当我们的模型能够在真实的、多样的数据上进行学习，它们才能更好地为我们服务。
Elasticsearch向量检索的演进与变革：从基础到应用 1.引言 向量检索已经成为现代搜索和推荐系统的核心组件。...从最初的插件和基本运算，到后来的官方支持和集成，这一阶段为 Elasticsearch 在向量检索方面的进一步创新和优化奠定了坚实的基础。...随着深度学习技术的不断发展和应用，Elasticsearch 已开始探索将深度学习模型直接集成到向量检索过程中。这不仅允许更复杂、更准确的相似度计算，还开辟了新的应用领域，例如基于图像或声音的搜索。...5.1 向量化是前提 如下图所示，先从左往右看是写入，图像、文档、音频转化为向量特征表示，在 Elasticsearch 中通过 dense_vector 类型存储。...图片 图片来自：Elasticsearch 官方文档 相信你到这里，应该理解了向量检索和多模态。没有向量化的这个过程，多模态检索无从谈起。
imartinez/privateGPT[3] Stars: 6.1k License: Apache-2.0 privateGPT，使用 GPT 的强大功能在私密环境中与文档进行交互，100% 私密无数据泄露...该项目可以让你不需要连接网络就能够上传文档并提问。它完全保护了用户的隐私，并且没有任何数据会离开执行环境。此外，在本地运行时也具有合理的性能表现。...使用 LangChain 工具解析文件和创建嵌入式向量 通过 LlamaCppEmbeddings 将结果存储到本地矢量数据库中 kuafuai/DevOpsGPT[4] Stars: 4.9k License...这一创新功能极大地提高了开发效率，缩短了开发周期，并降低了沟通成本，从而实现更高质量的软件交付。 提升开发效率：无需编写和解释繁琐的需求文档。...使用最新的 LLMs 进行智能文档检索 (语义搜索/重新排序)。 由自定义深度学习模型支持的 AI 助手解释用户意图。 用户身份验证和基于文档级别的访问管理。
项目介绍： 面向常用文档的知识库管理系统 科亿知识库 KY KMS 既是一款知识库，同时也是一款易于上手的文档管理工具！ 在信息化时代，我们日常工作中产生大量的文档。...我们积累下来的文档，是一笔巨大的财富，但文档越多，我们在其中找到我们所需要文档的时间成本越高。 我们面对大量的文档一筹莫展，就好像面前座立着一金山，但我们却不知道如何开采金子。...科亿知识库宗旨是: 文档简单整理，知识创造价值 适用项目 科亿知识库，可以应用在任何需要进行常用文档整理、分类、归集、检索的地方，尤其适合知识密集型单位/历史文档丰富的单位。...科亿知识库基于强大的Elasticsearch检索引擎技术构建，检索能力强大，支持最全面的检索特性，同时检索性能卓越，可以无限可能的集群扩展，支持高达百亿级别的记录数量。...│ ├─普通检索 │ ├─高级检索 │ ├─文档预览 │ ├─文档分类 │ ├─知识专题 │ ├─高频访问文档 │ ├─热词统计 │ ├─热门专题统计 ├─系统管理 │ ├─用户管理
文档分类和文档检索已显示出广泛的应用。文档分类的重要部分是正确生成文档表示。马特·库斯纳（Matt J....预取和修剪 为了找到有效时间的查询文档的k个最近邻居，可以同时使用WCD和RWMD来减少计算成本。 使用WCD估计每个文档到查询文档之间的距离。...如果文档（到查询文档）的RWMD近似值大于到前k个文档的所有计算的WMD距离（在步骤2中），则意味着该文档不得位于查询文 k个最近邻居中，因此 可以修剪。...一个有趣的实验结果是作者进行了一项实验，如果下限用于最近邻居检索，则评估下限的紧密度与kNN错误率之间的关系。它表明紧密度并不能直接转化为检索精度。...通过将word2vet更改为其他方法（例如GloVe），看到嵌入方法对WMD的重要性将很有趣。 请注意，WMD无法处理词汇量（OOV）数据，并且在距离计算中遇到时会直接丢弃OOV单词。
这是一个很简单的问题，但是，简单的问题，如果由于格式不准确，那么就会变成很复杂的问题。...昨晚上在写完一天的工程之后，打开看自己的VPS，结果，solusvm面板打不开，慨叹一番GFW越来越变态的同时也萌生了自己写个solusvm客户端的想法。...所以自然而然的想到用go来实现以下API。 访问的时候遇到了一个小麻烦，官方文档上写着的是支持get和post，但是当我post的时候发现无法获取数据，原因是key错误，不是有效的key？...当换成get就能很好的解决，索性也就不管了，就这样把，毕竟post，get对我来说都无所谓。 但是当获取来的数据是xml的时候，让我一阵的蛋疼，TMD好古老的格式啊！！...现在网上除了古老的程序，谁TMD还用xml啊，都用的json好吗？
RAG 中的应用在相当长一段时间内，检索增强生成（RAG）需要使用 OCR 技术把文档中的文本抽取出来，接着使用文本嵌入模型获得语义向量，利用语义向量构建知识库进行检索。...这种方法，会丢失所有的图像信息、大部分表格信息、图表信息，存在不可避免的信息损失。是否能够用一种近乎无损的方法来表征复杂图文文档，从而用来信息无损地检索多模态文档？...进而无法用作文档表示模型。...那么，在这些支持 OCR 能力的模型上训练不需要 OCR 的向量检索模型，用来在大量文档中检索所需要的文档，就成为可能。...现在我们以 OpenBMB 基于 MiniCPM-V-2.0 训练的端到端多模态检索模型 MiniCPM-Visual-Embedding-v0 为例，实现多模态检索。
作者主要的研究的问题是在一定人物设定背景下的对话的个性化： 这里的人物设定被写在一个document中，即document-grounded。...Encoding Layer 就是在用Self-Attention Fusion Layer 其实就是做了Cross-Attention： Matching Layer 有3个需要match的对...: {Ui,R}{U^i,R}{D^j,R} 其中：U^i=[Ui,U^i,1...U^i,m] match的方式和MRFN很相似，以 {U^i,R} 为例： Aggregation
而对于创业者来说，连自己都无法流利简洁描述你的产品，那么跟着混的兄弟似乎就要对这个leader多一点存疑了。...从产品定位到需求优先级，整个过程不仅涉及对用户的分析和理解，还包括了对产品定位、项目资源的考虑。 ?...通过五花八门的渠道收集到一堆需求之后，不可能全部都能做，需要按照一定规则和流程，筛选出来最有价值的需求，将有限的投入产出最大化。 ?...下面是标准需求文档的内容示例： ① 文档备案：包括文档日期、版本号、修改人、修改内容和审核人等信息，一般以表格形式位于文档开头。...产品定位是确定产品需求的根本依据，而目标用户则是产品定位的标尺。要想得到正确的需求，PM需要全程参与，充分准备，深入到各个关节中，并且充分听取不同成员的意见。 ?
现有的RAG解决方案可能因为最相关的文档的嵌入可能在嵌入空间中相距很远，这样会导致检索过程变得复杂并且无效。...检索到的数据可以有选择地使用新的度量来评估它与需求的对应程度。...n个类别中的n个文档，Qrel表示应该为Q检索的理想文档集。...然后，S(Q, n)是实际检索的文档集。 当RAG方案没有检索所需的确切文档，但它仍然成功地从同一类别检索其他文档时，定义了另一个度量，称为类别检索成功率。...它与上面提到的度量相同，但有一点不同:S(Q, n)现在是属于理想所需文档类别的所有检索文档的集合。 最后将这两个指标结合起来，得到加权检索成功率。
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