Vector DB Bench为主流矢量数据库和云服务提供无偏的矢量数据库基准测试结果，是您实现矢量数据库比较最终性能和成本有效性的首选工具。VectorDBBench的设计考虑到了易用性，旨在帮助用户，甚至非专业人士，重现结果或测试新系统，使在众多矢量数据库云服务 和开源矢量数据库 中寻找最佳选择变得轻而易举。
随着移动互联网、物联网、云计算等信息技术蓬勃发展，数据量呈爆炸式增长。如今我们可以轻易得从海量数据里找到想要的信息，离不开搜索引擎技术的帮助。
导语 | 随着用户邮件数量越来越多，邮件搜索已是邮箱的基本功能。QQ 邮箱于 2008 年推出的自研搜索引擎面临着存储机器逐渐老化，存储机型面临淘汰的境况。因此，需要搭建一套新的全文检索服务，迁移存储数据。本文将介绍 QQ 邮箱全文检索的架构、实现细节与搜索调优。文章作者：干胜，腾讯后台研发工程师。 一、重构背景 QQ 邮箱的全文检索服务于2008年开始提供，使用中文分词算法和倒排索引结构实现自研搜索引擎。设计有二级索引，热数据存放于正排索引支持实时检索，冷数据存放于倒排索引支持分词搜索。在使用旧全文检索
QQ 邮箱的全文检索服务于2008年开始提供，使用中文分词算法和倒排索引结构实现自研搜索引擎。设计有二级索引，热数据存放于正排索引支持实时检索，冷数据存放于倒排索引支持分词搜索。在使用旧全文检索过程中存在以下问题：
随着移动互联网、物联网、云计算等信息技术蓬勃发展，数据量呈爆炸式增长。如今我们可以轻易得从海量数据里找到想要的信息，其中离不开搜索引擎技术的帮助。特别是其中的索引、检索和排序机制，我们无需深入了解背后复杂的信息检索原理，即可实现基本的全文检索功能。数据量达到十亿，百亿规模仍然可以秒级返回检索结果。对于系统容灾、数据安全性、可扩展性、可维护性等我们关注的实际问题，在开源搜索引擎领域排名第一的Elasticsearch里均能得到有效解决。
在前面的第一节，我们讲到了ELK平台，提到了ELK能够被各种公司用来搭建自己的大数据日志分析平台。ELK平台的核心产品均隶属于Elastic.co公司名下。Elastic作为一家开源公司，有大量开源社区粉丝和用户推动Elastic产品快速发展。Elastic与社区中的小伙伴和开发者共享开发模式，才打造出Elastic这样的世界一流产品。说了这么多，那我们去Elastic中国官网去获取更多的资源吧。这里说一下：以后Elasticsearch统称为ES。官方链接 ：https://www.elastic.co/cn/
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。
在以前的博客中小编介绍过mysql的执行流程，索引优化等。正好前一段时间项目有一个新的需求，就重新调研了一下mysql的全文索引，并对mysql的全文索引进行了压测，看看性能怎么样。以判断是否使用。——可想而知，性能不是很好。 下面小编就向大家再说说mysql的全文检索。
可视化可以借助kibana实现。这里就体现出elkstack的优势，logstash完成基础数据同步，es完成数据存储和检索，kibana完成数据可视化。
背景 企业微信作为典型企业服务系统，其众多企业级应用都需要全文检索能力，包括员工通讯录、企业邮箱、审批、汇报、企业CRM、企业素材、互联圈子等。下图是一个典型的邮件检索场景。 由于过去几年业务发展迅速，后台检索架构面临挑战： 1. 系统在亿级用户，xxx万企业下，如何高效+实时地检索个人企业内数据和所在企业全局数据。 2. 业务模型众多，如何满足检索条件/功能多样化需求。 3. 数据量庞大，检索文本几十TB，如何节约成本。 业界有被广泛使用的开源全文检索引擎，比如：lucene、sphinx等。它
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。
大家好，我是鱼皮，今天搞一场技术实战，需求分析 => 技术选型 => 设计实现，从 0 到 1，带大家优化网站搜索的灵活性。
我开发的编程导航网站已经上线 6 个月了，但是从上线之初，网站一直存在一个很严重的问题，就是搜索功能并不好用。
我想跟大家先讲这么一个故事。在2017年，我有幸参与到ElasticSearch 的创始人 Shay Banon 的现场分享。Shay Banon 在谈及当年接触 Lucene 并开发 Elasticsearch 的初衷的时候， Shay Banon 认为自己参与 Lucene 完全是一种偶然。
讲ElasticSearch之前, 需要先提一下全文检索.全文检索是计算机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，指明该词在文章中出现的次数和位置。当用户查询时根据建立的索引查找，类似于通过字典的检索字表查字的过程。
Elasticsearch作为当前流行分布式的搜索引擎，被广泛应用于日志检索，指标采集，APM，安全分析等领域。本文将对Elastic Stack的发展历程，基本原理，产品生态，主要功能和应用场景进行总结，以帮助大家对Elastic生态的前世今生能有一个清晰的了解。
腾讯云 Elasticsearch Service（ES）是云端全托管海量数据检索分析服务，拥有高性能自研内核，集成X-Pack。ES 支持通过自治索引、存算分离、集群巡检等特性轻松管理集群，也支持免运维、自动弹性、按需使用的 Serverless 模式。使用 ES 您可以高效构建信息检索、日志分析、运维监控等服务，它独特的向量检索还可助您构建基于语义、图像的AI深度应用。
腾讯云 Elasticsearch Service（ES）是基于开源引擎打造的云端全托管 ELK 服务，集成 X-Pack 特性、独有高性能自研内核、QQ 分词、集群巡检、一键升级等优势能力，引入极致性价比的腾讯自研星星海服务器。助您轻松管理和运维集群，高效构建日志分析、运维监控、信息检索、数据分析等业务。
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。
Elasticsearch也简称为ES，其实就是一个实时搜索和分析引擎，它可以近乎实时的数据存储、检索与分析数据。ES是一个基于开源的可高扩展的分布式全文搜索引擎，它自身可扩展性非常好，可以扩展到能够处理PB级别的数据。ES是基于Lucene作为核心来实现所有搜索和索引的功能的，之所以这样做就是为了通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，进而让全文搜索成为一个简单的操作。
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。
其中腾讯云 ES RAG 方案的数据向量化能力和腾讯云 ChatBI 对话式数据分析技术是 AI 原生云建设从模型到应用过程中关键的数据提效工程工具，帮助企业实现数据的高效利用。
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？
一直觉得博客缺点东西，最近还是发现了，当博客慢慢多起来的时候想要找一篇之前写的博客很是麻烦，于是作为后端开发的楼主觉得自己动手丰衣足食，也就有了这次博客全文检索功能Elasticsearch实战，这里还要感谢一下‘辉哥’赞助的一台服务器。
什么是solr Solr是apache的顶级开源项目，它是使用java开发 ，基于lucene的全文检索服务器。 Solr比lucene提供了更多的查询语句，而且它可扩展、可配置，同时它对lucene的性能进行了优化。 Solr是如何实现全文检索的呢？ 索引流程：solr客户端（浏览器、java程序）可以向solr服务端发送POST请求，请求内容是包含Field等信息的一个xml文档，通过该文档，solr实现对索引的维护（增删改） 搜索流程：solr客户端（浏览器、java程序）可以向solr服务端发送GE
微信的移动客户端全文搜索中的多音字问题一直是搜索体验的痛点之一。微信客户端全文搜索在上线以后，也经常收到用户关于多音字问题的反馈。所以，微信全文搜索中的多音字搜索成了一个迫切需要解决的问题。本文重点讲述微信安卓客户端在SQLite FTS5的基础上，多音字问题的解决方案。
上一章节，我们从0开始搭建了一个基于腾讯云ES集群的日志分析系统，并通过Kibana图形化工具进行了可视化展示。我们模拟了Logstash收集业务系统的日志并将数据同步到了腾讯ES集群。同时我们也知道Elasticsearch 的几个应用场景。那么今天我就带大家来实现它的第二个常用场景 搜索服务。我们用的框架是：腾讯云 ES+SCF 快速构建搜索服务
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。
Lucene不是一个完整的全文检索应用，而是一个java语言写的全文检索引擎工具包，他可以很方便的嵌入到各种应用系统中实现信息的全文检索功能。
| 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。
Lucene是apache下的一个子项目，是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，但它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎。官网地址：https://lucene.apache.org/
一套企业级的日志平台架构建设复杂度体现在什么方面，总结归纳下来，主要有三个：采集端部署分散；服务端部署组件多；日志流对性能有一定要求。
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。
● 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。
这次碰到一个类似需求处于设计阶段,因为时间充足,需求又简单,就照着官网学习下mysql的全文检索,万一很合适的话,后面就可以多一种备用方案了…
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
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
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。
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。
本博客从今年年初开始，其实已经完成了基本功能。随着偶尔写两篇文章，本站访问速度越来越慢。最开始使用的是腾讯云的最基础云服务器，配置为：共享CPU、512M、Unbuntu服务器，每次打开服务器，发现CPU和内存使用率经常达到了100%，基本满载运行。还经常报内存溢出异常。
Elaticsearch，简称为es， es是一个开源的高扩展的分布式全文检索引擎，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(大数据时代)的数据。es也使用 Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。
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。
一、Lucene介绍 1、简介 Lucene 是apache软件基金会一个开放源代码的全文检索引擎工具包，是一个全文检索引擎的架构，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，或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎。 2、官网 http://lucene.apache.org/ 3、优点 成熟的解决方案，有很多的成功案例。apache 顶级项目，正在持续快速的进步。基
在这之前，我并不是很了解Elasticsearch，也是偶然看文章的时候刷到Elasticsearch一词，但并没有深究，仅仅知道有这么个东西存在，它可以来做搜索的，今天借着ES三周年活动来了解一下。
在上一篇文章《将chatGPT与传统搜索引擎结合——创建新一代的搜索引擎》中，我们简略地畅想了一下公共搜索引擎的未来。
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
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
