在人工智能盛起的当下，前有ChatGPT珠玉在前，后有Sora（聊聊火出圈的世界AI大模型——Sora）横空出世的消息铺天盖地，笔者作为一名资深数据科学从业者，也进行了很多的探索。最近梳理了一些关于Advanced RAG和ReRank相关的资料，整理到本文中和大家一起分享。
今天给大家介绍一款不错的软件，堪称我们程序员的好帮手，那就是 Dash 。它的 slogan 就是：对开发者来说是不可或缺的杰作（Indispensable masterpiece for devel
我们在写多线程代码的时候，可能会需要等待多个线程同时结束，然后再进行后续的流程。例如，我做了一个聚合搜索引擎，用户输入一个关键词，我需要同时在很多个搜索引擎上搜索，然后把搜索结果汇总以后返回给用户。
Uncover是一款功能强大的主机安全检测工具，该工具本质上是一个Go封装器，并且使用了多个著名搜索引擎的API来帮助广大研究人员快速识别和发现暴露在外网中的主机或服务器。该工具能够自动化完成工作流，因此我们可以直接使用该工具所生成的扫描结果并将其集成到自己的管道工具中。
1、Elasticsearch和MongoDB/Redis/Memcache一样，是非关系型数据库。是一个接近实时的搜索平台，从索引这个文档到这个文档能够被搜索到只有一个轻微的延迟，企业应用定位：采用Restful API标准的可扩展和高可用的实时数据分析的全文搜索工具。
1、什么是Elasticsearch 1、概念以及特点 1、Elasticsearch和MongoDB/Redis/Memcache一样，是非关系型数据库。是一个接近实时的搜索平台，从索引这个文档到这个文档能够被搜索到只有一个轻微的延迟，企业应用定位：采用Restful API标准的可扩展和高可用的实时数据分析的全文搜索工具。
Elasticsearch采用分布式设计，能够支持PB级别的数据存储和处理。每个节点都可以存储数据并参与集群的索引和搜索操作，数据在多个节点间自动复制，提供了高可用性和水平扩展能力。
GitHub和类似平台已使软件的公开协作开发变得司空见惯。然而当此公共代码必须管理身份验证秘密(如API密钥或加密秘密)时会出现问题。这些秘密必须保护为私密，但是诸如将这些秘密添加到代码中的常见开发操作经常使意外泄露频繁发生。本文首次对GitHub上的秘密泄露进行了大规模和纵向的分析。使用两种互补的方法检查收集到的数十亿个文件：近六个月的实时公共GitHub提交的扫描和一个涵盖13%开放源码存储库的公共快照。
3 月 2 日消息，作为微软 AI 平台的一部分，微软认知服务在今天再度推出三款 AI 工具。 1. 人脸 API，主要包括三方面功能：检测并比较相似的人脸、基于相似度将图像组织成组以及识别图像中先前
在 Vue 中，Mixins 可以包含任意组件的选项。这使得用 Mixins 能很方便的抽象多个组件间的公共部分，但也会带来一些问题:
ElasticSearch也是一款非常优秀的开源的全文检索框架，以大名鼎鼎的Apache Lucene为基础，高度封装了更丰富，易用的API，同时与Apache Solr一样，提供了非常强大的分布式集群功能！ 有不懂ElasticSearch（下文简称es）是干啥的朋友，可以点此链接在百科上先大致了解下。 下面进入正题，本篇散仙先从宏观上介绍es的一些概念和特性，让大家能够对es整体有个认识，后续，散仙会写一些怎么安装，部署，调优，使用，集群等 es和lucene，solr一样，都是无模式的基
Lucene实现了建立倒排索引、搜索等功能以及各种算法，对于开发人员来说，只要引入lucene的jar包，基于lucene的API进行开发即可。
我们看到两种主要的Elasticsearch索引使用模式 - 全局索引和滚动索引。多年来，Elasticsearch增加了一些功能，可以极大地改善这些模式的工作体验。Elasticsearch 5引入了几项新功能，进一步构建了这些功能，并产生了一个非常好的索引管理故事。
Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的分布式搜索引擎，它提供了一个分布式的多用户搜索引擎，并且具有 RESTful Web 接口。Elasticsearch 可以快速地存储、搜索和分析海量数据。
随着信息时代的迅速发展，数据变得愈加庞大和复杂。在这个大数据的时代，企业面临着海量信息的管理和利用挑战。为了更有效地获取并利用数据，企业信息模糊搜索API成为了企业数据智能引擎的一部分，为企业提供了精准的企业列表检索服务。
REST 框架的通用列表视图的默认行为是返回模型管理器的整个查询集。通常，您希望 API 限制查询集返回的项目。
作为一名程序员，每天最常见的动作就是查看各种API文档，你一定也有过同时打开N个窗口（HTML、PDF、CHM），不停的在编辑器与文档之间切换。不仅消耗时间，而且效率也低。各个地方去找文档，查看一个函
一般情况下，我们调试数据接口，都会使用一个 postman 的工具。在命令行中，我们使用 curl 这个工具。
本文仅代表 Phodal 的个人观点，来听听一个前端程序员的 YY。 新一期的ThoughtWorks技术雷达有点出乎意料，使用new标签的框架、工具、技术、语言等等超过了一半——Vue.js、ES2
详见开发文档：https://doc.fastadmin.net/docs/index.html
ES 本质上是一个支持全文搜索的分布式内存数据库，特别适合用于构建搜索系统。ES 之所以能有非常好的全文搜索性能，最重要的原因就是采用了倒排索引。倒排索引是一种特别为搜索而设计的索引结构，倒排索引先对需要索引的字段进行分词，然后以分词为索引组成一个查找树，这样就把一个全文匹配的查找转换成了对树的查找，这是倒排索引能够快速进行搜索的根本原因。
在工作中，我们更多操作的是一个表的对象，所以我们对SOQL的使用很多。但是有时候，我们需要对几个表进行查询操作，类似salesforce的全局搜索功能，这时，使用SOQL没法满足功能了，我们就需要使用
【引子】读论文Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools，https://arxiv.org/pdf/2302.04761.pdf，再阅读了几篇关于Toolformer的网络热文，于是“无知者无畏”，开始自不量力地试图解读Toolformer。
在 Elasticsearch 中，每个副本都是一个完整的分片拷贝。这意味着副本中包含与主分片相同的所有数据，并且可以完全独立地提供服务。
黄峰达 ThoughtWorks 本文仅代表作者个人观点，来听听一个前端程序员的YY。 新一期的技术雷达有点出乎意料，使用new标签的框架、工具、技术、语言等等超过了一半——Vue.js、ES2017上榜，Three.js凭着VR的火又上榜了，还有熟悉的Electron，以及微前端的概念。 让我们先来看看有哪些技术亮点。 1 前端在可见的未来 在那篇《最流行的编程语言JavaScript能做什么？》的文章里，我们看到了JavaScript在各个领域的应用。在这一期里，仍然有很多亮点（new）： V
什么是搜索？ 如果使用数据库做搜索会怎样？ 什么是全文检索和Lucene 什么是ElasticSearch1. 什么是搜索？ 百度、google上查询任何需要的内容信息。这种是通用的搜索。但是百度只是一个通用的搜索引擎，并不等于搜索。 垂直搜索(站内搜索)： 在指定领域或内容区域搜索内容， 互联网的搜索： 比如淘宝，拉钩，今日头条等。 IT系统的搜索： OA软件，办公自动化软件，会议管理，日程管理，项目管理等。 搜索：就是在任何场景下，找寻你想要的信息，这个时候，会输入一段你想要的关键字，然后就
0、事出有因 您好，目前我需要将只读索引segment合并，有几个问题想要求教 1、 segment是不是合并到一个最好，及max_num_segments=1 2、合并的时候，通过 POST
优点： 1.Elasticsearch是分布式的。不需要其他组件，分发是实时的，被叫做”Push replication”。 2.Elasticsearch 完全支持 Apache Lucene 的接近实时的搜索。 3.处理多租户（multitenancy）不需要特殊配置，而Solr则需要更多的高级设置。 4.Elasticsearch 采用 Gateway 的概念，使得完备份更加简单。 5.各节点组成对等的网络结构，某些节点出现故障时会自动分配其他节点代替其进行工作。 缺点：
美国邮政服务系统刚刚修复了一个严重的网站漏洞，该漏洞使得拥有usps.com帐户的任何人都可查看和修改约6000万用户的账户详情。
官网： https://www.elastic.co/products/elasticsearch
lucene，最先进、功能最强大的Java搜索类库。直接基于lucene开发，非常复杂，api复杂（实现简单功能，写大量java代码），需要深入理解原理（各种索引结构）。
Elasticsearch是一个基于Apache Lucene(TM)的开源搜索引擎。
作者简介 宮娴，携程高级后端开发工程师；Spike，携程高级后端开发专家。 随着携程国际化业务的快速推进，搜索引擎作为用户体验中至关重要的一环，上云变得志在必行。本文主要分享酒店搜索引擎迁移AWS的探索与实践过程，内容将涵盖一个HTTP请求的全链路处理过程：包括从APP发出请求到网关，再到内网错综复杂的微服务，最后到所依赖的各种持久化存储。 一、微服务架构带来的挑战 这次上云的是爆款业务，用户直观的感受是点击TRIP APP的Hotel搜索页的Hotel Staycation Deals。 携程采用主流
在现代Web应用程序开发中，自动化浏览器测试成为了不可或缺的一部分。为了使测试更加高效、可靠，我们需要使用一些工具，例如Selenium和Playwright。这两个工具都是基于Python的自动化测试框架，本文将介绍它们的原理、架构、优劣对比以及代码实例。
ElasticSearch是一款开源的高扩展的分布式全文检索引擎，可以近实时地查询分析数据。实现基于Lucene，封装了许多Lucene底层的功能，提供了简单易用的RestFul API接口和很多语言的客户端，如Java的高级客户端(Java High Level REST Client)和底层客户端(Java Low Level REST Client)
ES天生就是一个分布式架构，同时也支持横向水平扩展。但是，集群节点不可能无限增加。因为，当集群meta信息（节点，索引，集群状态）过多，会导致集群更新压力变大，单个Active Master会成为性能瓶颈，导致整个集群无法正常工作。因此，ES官方推出了一个跨集群搜索的功能（Cross Cluster Search）,我们今天就来一探究竟。
Vue3 Composition API可以在大型项目中更好地组织代码。然儿，随着使用几种不同的选项属性切换到单一的 setup 方法，许多开发人员面临的问题是… …。
Elasticsearch （ES）是一个基于 Lucene 的开源搜索引擎，它不但稳定、可靠、快速，而且也具有良好的水平扩展能力，是专门为分布式环境设计的,Elasticsearch是面向文档型数据库，这意味着它存储的
Elasticsearch 是一个非常强大的搜索引擎。它目前被广泛地使用于各个 IT 公司。Elasticsearch 是由 Elastic 公司创建。它的代码位于 GitHub – elastic/elasticsearch: Free and Open, Distributed, RESTful Search Engine。目前，Elasticsearch 是一个免费及开放（free and open）的项目。同时，Elastic 公司也拥有 Logstash 及 Kibana 开源项目。这个三个项目组合在一起，就形成了 ELK 软件栈。他们三个共同形成了一个强大的生态圈。简单地说，Logstash 负责数据的采集，处理（丰富数据，数据转换等），Kibana 负责数据展示，分析，管理，监督及应用。Elasticsearch 处于最核心的位置，它可以帮我们对数据进行快速地搜索及分析。
Elasticsearch社区中经常看到慢查询问题：“你能帮我看看Elasticsearch的响应时间吗？”或者是：“我的ES查询耗时很长，我该怎么做？”
为了促进开源LLMs的工具使用能力，作者引入了 ToolLLM，这是一个数据构建、模型训练和评估的通用工具使用框架。
物联网应用程序设计与典型的IT解决方案大不相同，因为它将物理操作技术（OT）与传感器、致动器和通信设备连接起来，并将数字信息技术（IT）与数据、分析和工作流连接起来。
范围过滤器允许您根据一个范围值来过滤API数据。它通常用于获取一个特定范围内的对象或一组对象。在Django REST Framework中，可以使用django_filters.rest_framework.filters.RangeFilter类来实现范围过滤器。
我们为什么在这里？我存在的目的是什么？我应该运动还是休息并节省能量？早起上班或晚起并整夜工作？我应该将炸薯条和番茄酱或蛋黄酱一起吃吗？
使用的是elasticsearch2.4.3版本，在此只是简单介绍搜索部分的api使用
由于最近在项目中接触使用到了ElasticSearch，从本篇博客开始将给大家分享这款风靡全球的产品。将涉及到ElasticSearch的安装、基础概念、基本用法、高级查询、中文分词器、与SpringBoot集成进行接口开发等相关知识。
上篇提到选择了elasticsearch ES作为专业化搜索引擎的核心，这篇讨论一下ES的基本结构和应用概念。首先，从硬结构方面来讲：ES是在一个集群（cluster）环境里运行的，所以ES应该具备高可用和高扩展特性，因为系统可以分布在机器内无数个节点（node）服务器上运行。ES的索引（index）分布在集群中各node上。ES的index又可以向下分成多个shard分片。因为ES是基于lucent的，ES的shard就是一个完整的lucent index。所以，ES index是一个shard集合，也就是lucent index集合。在定义ES index时必须指定该index的shard（primary）数量，之后不得修改。这就意味着每个ES index需要占用一个以上shard，而shard是ES index操作的最小单元，也就是说一个shard只能存放一种ES index索引文件（document）。
Elasticsearch处理并发写入和读取请求的能力是其作为高性能搜索和分析引擎的核心特性之一。为了实现这一点，Elasticsearch采用了多种策略和技术，包括分片、副本、事务日志、队列以及多线程处理等。下面将详细解释这些机制如何协同工作以处理高并发请求。
由ChatGPT掀起的这波AI浪潮已经将我们带入了人工智能时代，语言模型已经成为日常生活中不可或缺的工具。
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