近期简单学习了一下向量数据库 qdrant 与 sentence-transformers 库，两者结合可以构建一个简单的自然语言搜索引擎。...顺着官方的教程实操了一遍之后，稍微调整一番，我在中文数据集上构建了一个自然语言搜索引擎。...Qdrant 是一个开源的向量数据库和向量相似度搜索引擎，用 Rust 语言编写，可以快速、可靠地存储和搜索任意维度的向量，支持多种距离度量，如余弦、欧氏、曼哈顿等。...构建搜索引擎 这里可以完全照搬官方教程，创建一个 NeuralSearcher 类，用于在 qdrant 集合中进行自然语言搜索。...总结 受益于 qdrant 和 sentence-transformers 这两个库，我们可以很方便地构建一个简单的自然语言搜索引擎，提供给用户更加自然的搜索体验。
前言在数据库的索引体系中，覆盖索引和非覆盖索引是两个重要的概念，它们对于数据库查询性能有着不同程度的影响。了解二者之间的区别，有助于我们更合理地设计数据库索引结构，优化查询操作。...以下将从多个方面详细阐述覆盖索引和非覆盖索引的区别。一、定义覆盖索引覆盖索引是指一个索引包含了（或者说“覆盖了”）满足查询语句中所需要的所有数据列。...非覆盖索引非覆盖索引则是指索引中并不包含查询语句所需要的全部数据列。...非覆盖索引多用于数据更新频繁，但查询相对简单且不需要获取太多列数据的场景。因为非覆盖索引占用空间相对较小，对数据更新操作的性能影响相对没那么大。...维护成本：由于非覆盖索引包含的数据列少，在数据变动时需要更新的索引内容也相对少一些，所以维护成本一般低于覆盖索引。
理论上，301 重定向是对搜索引擎友好的设置，而且搜索引擎也能识别 301 返回码，从而只收录首选域名。但也有个例！...曾多次搜索过如何禁止搜索引擎收录带 www 或不带 www 的域名的方法，但是都是一些做 301 设置的方法，看来还不够彻底！...下面，我就来分享一下彻底禁止搜索引擎收录非首选域名的方法： 提前说明：如果正好和张戈博客相反：你的首选域名是带 www 的，那下面的代码只需要依葫芦画瓢的修改下即可，我就不赘述了。...> 如此，就双管齐下的做好了禁止搜索引擎收录新站非首选域名的设置！ 五、终极大招 张戈博客亲自测试发现，就算是加了 robots 限制，百度依然还会索引这个非首选域名： ?...我只是看不惯百度的傻逼收录行为！ 以上就是禁止搜索引擎收录非首要域名的全部教程了，希望对和我一样苦恼的站长有所帮助。
但对于搜索引起，他它并不能满足其特殊要求： 1）海量数据：搜索引擎面对的是海量数据，像Google，百度这样大型的商业搜索引擎索引都是亿级甚至几千的网页数量 ，面对如此海量数据 ,使得数据库系统很难有效的管理...最后 ,搜索引擎面临大量的用户检索需求 ,这要求搜索引擎在检索程序的设计上要分秒必争 ,尽可能的将大运算量的工作在索引建立时完成 ,使检索运算尽量的少。...2.倒排索引 来自维基百科定义： 倒排索引（英语：Inverted index），也常被称为反向索引、置入档案或反向档案，是一种索引方法，被用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射...现代搜索引起的索引都是基于倒排索引。相比“签名文件”、“后缀树”等索引结构，“倒排索引”是实现单词到文档映射关系的最佳实现方式和最有效的索引结构....图1 倒排列表 在实际的搜索引擎系统中，并不存储倒排索引项中的实际文档编号，而是代之以文档编号差值（D-Gap）。
1.site： site是最常用的搜索指令，它是用来搜索某个域名下的所有文件(注意：文件须是搜索引擎收录的文件)。 2.双引号 把搜索词放在双引号，代表完全匹配搜索。...8.alltitle： 该标签返回的结果是页面标题中包含多组关键词的文件，如：alltitle:SEO搜索引擎优化就相当于intitle:SEO intitle:搜索引擎优化返回的是标题中既包含"SEO..."也包含"搜索引擎优化"的页面。...allurl:SEO搜索引擎优化就相当于iknurl:SEO inurl:搜索引擎优化。 10.filetype： 该指令用于特定的文件格式。百度和Google都支持该指令。...但是现在Google对这个指令只返回其索引库中的一部分，而且是近乎随机的一部分，所以用这个指令查反链几乎没有用。百度则不支持该指令。
很多时候，我们使用搜索引擎都是直接搜索我们想要查找的关键词，但是实际上搜索引擎还提供了一些高级的搜索指令。这些指令对于SEOer来说是非常有用的，今天我就来说一下搜索引擎的高级搜索指令。...一、双引号 搜索词使用双引号，代表匹配搜索，搜索结果的页面中应该包含所搜索的所有词，并且词语的排列顺序也应该完全匹配。 二、inurl inurl指令是用来查询url中包含搜索关键词的网页。...三、intitle 查找网页标题中含有关键词的网页。 四、site 查找某个域名下的所有页面。 五、link 获取指定url的反向链接。
那有人会问这个创始人Shay为什么使用的是Apache Lucene而不是再自己开发一个全文搜索库。对于这个问题，猜想是因为Lucene比较成熟，高性能，可扩展，轻量级以及强大的功能。...当然，Lucene还有很多扩展，它们提供了各种各样的功能，例如多语言处理、拼写检查、高亮显示等。...IndexWriter用来写索引文件，它有几个参数，INDEX_DIR就是索引文件存放的位置，Analyzer便是用来对文档进行分析和语言处理的分词器。...创建IndexSearch准备进行搜索。创建Analyer用来对查询语句进行词法分析和语言处理。创建QueryParser用来对查询语句进行语法分析。...ElasticSearch的核心就是搜索,而搜索的核心就是倒排索引。
搜索引擎蜘蛛的作用：通过这些搜索引擎蜘蛛的爬行会自动将网页添加到搜索引擎的数据库当中，搜索引擎蜘蛛会自动判断网页的质量，根据既定的程序判断是否抓取。...搜索引擎蜘蛛的名称：以下为目前国内知名度比较高的搜索引擎的名字，还有很多的搜索引擎蜘蛛但是由于知名度不高，我就不一一列举了。...二、搜索引擎的原理 搜索引擎，需要解决的技术问题总的分为：蜘蛛程序、分类建立索引、词库、排序算法因素、数据库索引和优化、数据库结构--蜘蛛。 目前看来，蜘蛛可以用C或者PHP来实现。...PHP有优点也有缺点，做蜘蛛，问题应该不大，最大的问题 是有可能速度很慢。 1、抓取网页 抓取网页，有可能出现的问题是，抓取顺序，抓取如果不成功或超时等问题该如何纪录，下次又什么时候更新抓取。...2、建立索引 索引的建立是个很棘手的问题，百度和谷歌可以用自 己的服务器群建立分布式的服务器。我可没那么多服务器。所以我想换个方法。建立静态页面。
最近msn推出了 http://beta.search.msn.com 搜索引擎 试用后发现和google的还是区别很大的，最突出的区别是 搜索结果相关性很高，不像google搜索的东西太多， 需要看很久才能找到自己想要的东西...现在用msn的 highlightviewer更方便 看下面的图片 : 搜索 机器人 小叮咚 “微软的搜索引擎很快就可以做得和Google一样好，我对此深信不疑，”他说，“问题是，谁关心呢？”...结果，今天的浏览器与90年代后期的一模一样。 然而，搜索引擎已发展得太快，以致于历史不可能重演。Google取得的巨大经济效益令人瞠目，更别提它的500亿股票市值了。...Gartner市场调查总监艾伦•维纳(Allen Weiner)表示，搜索引擎扮演的传统角色是为网页汇总出一个泛泛的索引，然后应用数学公式，设法使各网页按照相关性排列，但这只是一个起点而已。...相反，他们专门研究显示形式，从其它搜索引擎中获得搜索结果，然后以一种更易接受的形式呈现给用户。
众所周知，搜索引擎的一个核心技术就是爬虫技术，各大搜索引擎的爬虫将个网站的快照索引起来 ，用户搜索时，输入关键词并回车后，基于搜索引擎的浏览器就将相关信息按照一定排序规则展现给用户，今天分享的这个爬虫，...是爬取百度爬虫爬取的内容，听起来，有点像俄罗斯套娃。...话不多说，先用一张图，说明要爬取的内容 ? 如图，爬取的目标是百度咨询下的每一条内容，包括标题、来源、时间和内容，并且翻页爬取、爬完能够自动停止，而且能够按照焦点/时间排序。...经过调试分析，发现排序规则和参数 rtt 相关，rtt = 1 是按照焦点排序，rtt = 4 是按照时间排序，这样就很容易解决排序抓取的问题。...下面就是写代码逐渐实现的过程了。
下面我就来推荐几款优秀的、甚至可以代替谷歌的搜索引擎。本文将要推荐的搜索引擎分为4类，分别是国内可使用、国内不可使用、视频搜索、特殊。每个搜索引擎都将展示网址、介绍、效果图。...分为国内版和国际版，点击标签即可切换，且会切换对应的界面语言，中文/英文。 Bing的图片搜索GUI要优于它的竞争对手，而且直观得多。...它使用人工智能来确定用户查询的上下文。 随着时间的推移，Swisscows承诺会以惊人的准确性回答你的问题。...Qwant是由法国出品的一个搜索引擎，以15种语言面向35个国家开放。 专注于保护用户的隐私和信息安全，并对移动端性展示进行了专门的优化处理。是一个著名的匿名搜索。...那就试试这个环保搜索引擎吧! 这可能会让你感到惊讶，但你的谷歌搜索实际上会产生相当多的二氧化碳。 因此，Ecosia利用搜索引擎查询产生的收入来种树。
自 ChatGPT 火爆以来，有关其取代搜索引擎的讨论不绝于耳，微软更是直接 ChatGPT 融入到 Bing 以对抗 Google。...在寻求信息时，我们以为自己需要找到问题的答案，但一般情况下，理解问题本身的过程才是最重要的地方——即提炼问题，寻找可能的答案，了解这些答案的来源，以及解这些答案代表的观点。...考虑以下两个问题之间的区别：“摄氏 70 度等于多少华氏度？”以及“鉴于当前的疫情状况和自身的风险因素，我应该采取哪些预防措施？” 搜索信息不仅仅是尽快获得答案。...当然，我们的许多问题都需要简单的、基于事实的答案，但是更多的问题需要进行一些调查。在这种情况下，重点是我们要了解相关的信息来源。...即使是非对话形式的搜索引擎，我们也经常看到人们对它们的过分信任：如果搜索系统将某些内容放在结果列表的顶部，我们就倾向于认为这是一个良好的、真实的或具有代表性的结果；相反，对于搜索引擎没有找到结果，我们很容易相信它不存在
几个月前，我致力于提高“完整”索引器的性能。我觉得这种改进足以分享这个故事。完整索引器是 Box 从头开始创建搜索索引的过程，从 hbase 表中读取我们所有的文档并将文档插入到 Solr 索引中。...在这个阶段，集群不提供查询服务，所以这不是问题。...）： 这意味着要在更多分片上获得良好的索引性能，我们需要隔离一个分片的瓶颈，以免影响其他分片的索引。...即使在崩溃之前，它的表现也不一致。此外，分片的平均索引速度低于我们过去看到的总分片较少的情况。...Box 拥有近 500 亿份文档**，通过改进，完整索引器能够在不到两天的时间内完成此索引阶段。 但是，这种新模型也有其缺点，例如： 此模型在针对同一分片的工作人员之间没有通信。
关于聚簇索引和非聚簇索引的概念很多同学找了很多教程但是仍然很迷糊。 这里给出一篇翻译，并给出我的配图，希望对大家理解有帮助。...因此每个InnoDB表都有且仅有一个聚簇索引。 所有不是聚簇索引的索引都叫非聚簇索引或者辅助索引。 在InnDB存储引擎中，每个辅助索引的每条记录都包含主键，也包含非聚簇索引指定的列。...-----------------------华丽分隔符------------------- 简单解释 聚簇索引和非聚簇索引 下面举例聚簇索引和非聚簇索引的区别。 注意：这里的主键是非自增的。...普通索引K表示普通的索引非唯一索引。 主键是采用B+Tree的数据结构（请看左图），根据上文可以知主键为聚簇索引，物理存储是根据ID的增加排序递增连续存储的。...他的叶子节点存储的是索引列的值，它的数据域是聚簇索引即ID。 假如普通索引k为非唯一索引，要查询k=3的数据。 需要在k索引查找k=3得到id=30。
调用索引模块，来完成搜索的核心过程 主要步骤 简化版本的逻辑： 分词：针对用户输入的查询词进行分词（用户输入的查询词，可能不是一个词，而是一句话） 触发：拿着每个分词结果，去倒排索引中查，找到具有相关性的文档...参数就是用户给出的查询词 返回值就是搜索结果的集合 // 通过这个类，来完成整个的搜索过程 public class DocSearcher { // 此处要加上索引对象的实例...[包装结果] 针对排序的结果，去查正排，构造出要返回的数据 return null; } } 这里要加上索引，并且要将索引加载到内存中，不然搜索没有原数据 我们这里直接使用一个构造方法...：表示匹配一个非换行字符（不是 \n 或者不是 \r） *：表示前面的字符可以出现若干次 .*：匹配非换行字符出现若干次 去掉 script 的标签和内容，正则就可以写成这样：非贪婪匹配”：尽可能短的去匹配，匹配一个符合条件的最短结果 不带 ?
如何（正确）使用搜索引擎？ 提起这个搜索引擎，我们对它基本有三种级别的认识 第一种：完全不知道“搜索引擎”是什么或者是“我只知道浏览器” 第二种：知道搜索引擎，但不知道这玩意还有使用方式！...第三种：知道搜索引擎并知道怎么使用的大量相关知识。 ---- 而最近我发现，周围的小伙伴好像都不是对这个有太多了解和正确的认识！下面来学习下搜索引擎的使用吧！...为了得到更加「多元化」的搜索结果，虽然 Google 目前访问起来并不是那么方便，但是仍然有很多人把它作为常用搜索引擎在使用。...其实除了最简单的关键词搜索之外，搜索引擎还提供了很多精细化的搜索功能，如果你以前都仅仅是简单地在搜索框中键入关键词，那么不妨试试下面这些小技巧，它可以让你得到更加精确的搜索结果，帮你提高搜索效率，节省不少时间...image.png ---- 关键词 + 匹配网站 这个技巧我经常使用，一些中文问题经常使用csdn或者码云等网站搜索，获取的结果也比较准确，当然也可以进行组合搜索， image.png ----
说明：之前介绍过一个多平台聚合搜索服务Searx，都是以Google等国外搜索为主→传送门，然后这里说的秘迹搜索就是基于Searx二次开发，主要是聚合国内的百度、360、搜狗等搜索服务，专为国人开发，而且秘迹搜索可以最大程度的保护个人搜索隐私...，Ta不会根据搜索关键词追踪用户，也不会通过历史搜索内容做广告推荐，目前该搜索源码开源，看见很多人想搭建个，发现教程挺简单的，这里就水个搭建教程。...截图 安装 Github地址：https://github.com/entropage/mijisou 官方网站：https://mijisou.com，不想自己搭建的直接就使用这个地址搜索。...秘迹搜索地址，这里的key需要和上面的一致 result_proxy: url : https://morty.moerats.com key : moerats server_name...最后主题目录为searx/static/themes，设置方法可以自己参考Github地址的提示。 最后博主想说的是，只要人在国内，就不谈隐私保护这事，该喝茶的还是得乖乖的去喝茶。
本文简述一下搜索引擎的搭建过程，具体描述的搜索是文本类型的搜索，而非网页搜索。对于网页搜索的排序，需要有很多考虑，例如pagerank算法，会优先考虑web站点的重要性。...文本搜索一般为关键词检索，再根据文本的相似性对搜索得到的文本进行重排序。搜索的方法有很多，排序的方法也有很多，本文介绍最简单的搜索引擎搭建。...搜索引擎在互联网信息爆炸的时代起到了重要的作用，帮助我们进行信息过滤、信息抽取等。本文使用百度知道数据进行实验，用户输入Query请求，系统返回最为相近的百度知道问题。数据预先通过web爬虫获取。...下面先直观看一下，本系统的展示效果图： ? 搜索算法 搜索是基于关键词进行的，一般为线性速度。预先获取与用户Query相关的候选，然后再同滚rank model得到用户最想得到的Answer。...这种交集和并集的计算复杂度很低，很快就能得到搜索结果。 排序算法 为进一步提高文本与用户搜索Query的相关程度，需要对搜索得到的候选集合进行重排序。下面介绍BM25算法。
例如，我们可以先使用IVF索引来缩小搜索范围，加速搜索过程，然后引入如PQ的压缩技术，以在维持较大索引的同时，控制其大小在合理的范围内。...了解何时何地应用不同的索引或向量转换技术，以及何时避免使用它们，对于优化搜索性能至关重要。 在本文中，我们将深入探讨如何利用Facebook AI的相似性搜索工具（Faiss）来构建高性能的复合索引。...精炼：在搜索过程中，精炼步骤使用原始非压缩向量的距离计算来重新排序搜索结果，以提高搜索的精度。这一步骤也可以通过另一种索引方法来实现。...粗量化的关键优势在于它通过向量“聚类”来实现非详尽搜索，例如IVF中的倒排索引，这可以显著提高搜索效率。而细量化则关注于通过编码技术减少向量的存储需求，同时最小化对搜索准确性的影响。...通过对 Sift1M 数据集进行索引和搜索的实践，学习了如何调整各个索引参数，以适应不同的业务需求。这包括在召回率、搜索速度和内存使用之间找到合适的平衡点。
AI 语言模型产品的重大公告。...全球每天有大约 100 亿次搜索查询，但也许有一半都没有得到准确答案。因为人们正在使用搜索引擎来做它最初没有设计的功能。搜索引擎非常适合查找网站，但对于更复杂的问题或任务来说，它往往不够用。...完整的答案：必应会审查从网络上搜索到的结果，从而找到并总结你想要的答案。例如这一问题「如何用鸡蛋代替蛋糕中的另一种成分，」新版必应能够给出详细说明，而无需滚动浏览多个结果。...我们很高兴地宣布，新的必应正在运行一种新的、下一代的 OpenAI 大型语言模型，该模型比 ChatGPT 更强大，并且专门针对搜索进行了定制。...今天的分享就到这里啦~ 再见！我的博客链接地址：汐语の小栈-一个新模式的搜索引擎
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