首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

我在github上的精确搜索查询无法工作,即使该查询存在于一个存储库中

问题描述:我在github上的精确搜索查询无法工作,即使该查询存在于一个存储库中。

解答: 在GitHub上进行搜索时,有时候可能会遇到搜索结果不准确或无法找到预期结果的情况。以下是可能导致搜索问题的一些原因和解决方法:

  1. 存储库未被索引:GitHub的搜索引擎需要一定的时间来索引新的或更新的存储库。如果你的查询存在于最近创建或更新的存储库中,可能需要等待一段时间才能搜索到相关结果。你可以尝试等待一段时间后再次搜索。
  2. 查询语法错误:在进行搜索时,确保使用正确的查询语法。GitHub的搜索支持多种查询语法,如使用引号进行精确匹配、使用逻辑运算符AND、OR、NOT等。你可以参考GitHub的搜索文档(https://docs.github.com/en/github/searching-for-information-on-github)了解更多查询语法的细节。
  3. 存储库访问权限限制:如果你搜索的存储库是私有的或你没有访问权限,那么搜索结果可能无法显示相关内容。确保你有足够的权限来访问该存储库。
  4. 存储库排除搜索:有时候,存储库的所有者可能选择将其排除在GitHub的搜索结果之外。这可能是因为存储库包含敏感信息或不希望公开。在这种情况下,你将无法通过搜索找到该存储库。

总结: 如果你在GitHub上进行精确搜索查询无法工作,可以先确认存储库是否已被索引,检查查询语法是否正确,确保你有足够的权限来访问存储库,并考虑是否有存储库被排除在搜索结果之外的情况。如果问题仍然存在,你可以尝试联系GitHub的支持团队以获取进一步的帮助和解决方案。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

为什么需要 Elasticsearch

本文公众号来源:柳树的絮叨叨 作者:靠发型吃饭的柳树 本文已收录至我的GitHub Elasticsearch是什么?...简单说,就是一个分布式的搜索与分析引擎。 为什么需要 Elasticsearch? 用数据库,也可以实现搜索的功能,为什么还需要搜索引擎呢?...术业有专攻,专攻搜索的搜索引擎,自然会提供更强大的搜索能力。 1、精确匹配和相关性匹配 在使用数据库搜索时,我们更多的是基于「精确匹配」的搜索。 什么是「精确匹配」?...以前,我们是“有问题找数据”,而在大数据时代,其最核心的特质则是“用数据找机会” —— 《决战大数据》车品觉 这一切的分析数据的能力,都是建立在快速的查询上的,如果没有快速的查询,分析能力无从谈起。...关系型数据库,把原本非常形象的对象,拍平了,拍成各个字段,存在数据库,查询时,再重新构造出对象;ES则是文档存储,把对象原原本本地放进去,取出时直接取出。

90520

GitHub代码搜索服务发展历史

全局搜索的第一次迭代通过将所有公共文档索引到 Solr 实例中来工作,该实例确定了您获得的结果。...该搜索界面将让您在源代码中输入您要查找的任何内容,并获得我们公共存储库中匹配的任何文件的突出显示结果。 您还将获得一个侧边栏,其中包含结果的语言细分和存储库细分的方面计数。...Code Search 也开始在 GitHub 上抓取公共存储库,从而为开发人员提供了一种搜索它们的替代方法。...该索引也非常紧凑,重量约为(去重)语料库大小的 1/3。 一个重要的认识是,如果我们想将 GitHub 上的所有代码索引到一个索引中,结果评分和排名绝对至关重要;你真的需要先找到有用的文件。...当然,发生匹配的存储库也会影响排名。我们希望在作为测试创建的长期被遗忘的存储库中的随机匹配之前显示来自流行的开源存储库的结果。 所有这一切都在进行中。

1.3K10
  • 搜索的未来是向量

    他们脑海中有一个想要的东西的画面,但缺乏精确的术语,他们的搜索最终提交了诸如“拧紧螺丝的东西”之类的关键词。对该搜索的人类响应者将返回一个螺丝刀索引。你的基于关键词的搜索会返回什么?...向量搜索提供了传统关键词搜索无法实现的可能性。 向量搜索的工作原理 向量搜索利用先进的机器学习模型将文本数据转换为高维向量,捕捉词语和短语之间的语义关系。...通过将查询和文档映射到同一个向量空间,它可以衡量它们的相似性,即使用户的输入不精确或含糊,也能实现精确直观的搜索体验。这种方法显著提高了搜索结果的准确性和相关性,使其成为现代信息检索系统的强大工具。...换句话说,当用户在由向量搜索驱动的搜索功能中搜索“拧紧螺丝的东西”时,系统不会仅仅查找包含这些确切词语的文档。相反,它会解释查询背后的含义,并识别包含“螺丝刀”和相关术语的相关文档。...通过理解上下文和语义,向量搜索提供高度符合用户意图的结果,即使查询中没有确切的关键词。这种能力使向量搜索成为改善用户体验的宝贵工具,因为它能够针对不精确或描述性的查询提供精确准确的搜索结果。

    13510

    SQL向量数据库正在塑造新的LLM和大数据范式

    专用向量数据库 一些向量数据库(如 Pinecone、Weaviate 和 Milvus) 从一开始就专门设计用于向量搜索。它们在该领域表现出良好的性能,但通用数据管理能力有些受限。...MyScaleDB 是一个开源 SQL 向量数据库,建立在 ClickHouse(一个列式存储 SQL 数据库)之上。它旨在为 GenAI 应用程序提供高性能且经济高效的数据基础。...即使是 Elasticsearch 和 Spark 等系统也添加了 SQL 接口。借助 SQL 支持,MyScaleDB 能够在向量搜索和分析中实现高性能。...时,语义向量可能无法捕获“”和“2023”等结构化元数据,或者这些元数据不存在于连续文本中。整个数据库中的向量检索可能会产生杂乱的结果,从而降低最终准确性。...欢迎您探索 GitHub 上的 MyScaleDB 存储库,并利用 SQL 和向量构建创新的生产级 AI 应用程序。

    22410

    查询非结构化数据库、克服Transformer模型局限性,Facebook提出神经数据库架构

    鉴于文本、图像和其他模式中可用数据量的增加,来自 Facebook 等机构的研究者提出了一种神经数据库架构实例,该方法能够对非结构化数据进行查询,此外,该方法还可以扩展到大型数据库上。...查询必须是精确的,以返回正确的信息。此外,数据必须以符合 schema 的方式存储。因此,对非结构化数据的有效利用是一项挑战。...无论是维基百科还是社交媒体上的公开帖子,在传统的数据库之外还存在着海量的数据,教会机器执行复杂的数据查询,在很多应用中都非常有用。然而部署具有这些功能的系统还需要大量的额外工作。...举例来说,以下是来自神经数据库的查询和回答的例子:在自然语言数据库中,事实以自由格式的文本存储,不需要特殊模式,如下文本所示: Nicholas 和妻子住在华盛顿特区; Sheryl 是 Nicholas...该研究所用方法克服了这些问题,该方法在使用传统计算来聚合结果之前,先生成数据库中少量事实的中间查询派生。

    32320

    五个向量搜索难题,以及Cassandra的解决办法

    与此同时,向量搜索是一个功能而不是一个独立的产品——您需要查询向量与数据集其他部分的关联,而不仅仅是隔离查询,并且您不应该需要构建管道来同步向量存储中的其他数据。...这就是为什么即使你能付得起Snowflake的费用,也无法在其上运行Netflix的原因:Snowflake和类似的分析系统只设计为处理每个运行数秒到数分钟甚至更长的几个并发请求。...这是因为您可以在插入第一个向量后立即开始查询图形索引。大多数其他选项要求您在查询索引之前构建完整的索引,或者至少预先扫描数据以学习某些统计属性。 但是,即使在图形索引类别内,实现细节也非常重要。...也就是说,您既不能在构建过程中查询它(这本应该是使用该数据结构的主要原因之一!),也不能允许多线程并发构建。...当前这个领域尚在发展阶段,主流做法是尝试在“普通”数据库中执行经典查询,在向量数据库中执行向量查询,然后当两者同时需要时,以一种特殊方式将它们拼接。

    25210

    全文检索、向量检索和混合检索的比较分析

    全文检索 全文搜索是指将部分或全部文本查询与数据库中存储的文档进行匹配。与传统的数据库查询相比,全文搜索即使在部分匹配的情况下也能提供结果。...这些功能使最终用户即使在可用信息有限的情况下也能找到他们想要的内容。允许搜索不完整的信息可以加快发现速度。...然后将这些嵌入存储在向量数据库中。顾名思义,矢量搜索的工作原理是比较相似的矢量。 通过执行向量比较,向量搜索有效地实现了语义搜索。...对比分析:全文搜索与矢量搜索 全文搜索的工作原理是在文档中查找单词。这使得它能够很好地理解用户查询背后的词汇意图。但当它必须处理无法模糊匹配的模糊查询时,它就显得不足了。...它建立在全文搜索的可访问性、即输入即搜索体验的基础上,并集成了人工智能搜索支持的增强发现功能。

    2.7K10

    ElasticSearch核心知识讲解

    嵌套类型就是为了解决这种问题的,嵌套类型将数组中的每个 JSON 对象作为独立的隐藏文档来存储,每个嵌套的对象都能够独立地被搜索,所以上述案例中虽然表面上只有 1 个文档,但实际上是存储了 4 个文档。...token能被搜索到; not_analyzed:表示该字段不会被分析,使用原始值编入索引,在索引中作为单个词; no:不编入索引,无法搜索该字段; 其中analyzed是分析,分解的意思,默认值是analyzed...copy_to:该属性指定一个字段名称,ElasticSearch引擎将当前字段的值复制到该属性指定的字段中; doc_values:文档值是存储在硬盘上的索引时(indexing time)数据结构,...在实际的查询中,term和match 是最常用的两个查询 term是代表完全匹配,也就是精确查询,搜索前不会再对搜索词进行分词,所以我们的搜索词必须是文档分词集合中的一个。...match match会先对搜索词进行分词,分词器采用目标字段的分词器。对于最基本的match搜索来说,只要搜索词的分词集合中的一个或多个存在于文档中的目标字段即可。

    1.3K30

    MySQL 模糊查询再也不用like+%了

    全文索引(Full-Text Search)是将存储于数据库中的整本书或整篇文章中的任意信息查找出来的技术。它可以根据需要获得全文中有关章、节、段、句、词等信息,也可以进行各种统计和分析。...index:{单词,(单词所在文档的id,再具体文档中的位置)} 倒排索引 上图为 inverted file index 关联数组,可以看到其中单词"code"存在于文档1,4中,这样存储再进行全文查询就简单了...「2、在已创建的表上创建全文索引语法如下:」 CREATE FULLTEXT INDEX full_index_name ON table_name(col_name); 使用全文索引 MySQL 数据库支持全文检索的查询...AGAINST()接收一个要搜索的字符串,以及一个要执行的搜索类型的可选修饰符。全文检索分为三种类型:自然语言搜索、布尔搜索、查询扩展搜索,下面将对各种查询模式进行介绍。...; SQL语句查询相关性 相关性的计算依据以下四个条件: word 是否在文档中出现 word 在文档中出现的次数 word 在索引列中的数量 多少个文档包含该 word 对于 InnoDB 存储引擎的全文检索

    2.5K40

    什么是检索增强生成 (RAG)?简单易懂,一文说清其组成和作用原理

    这些算法采用语义搜索技术,超越了简单的关键字匹配,能够理解查询的上下文和含义。RAG 系统可以从多个来源检索数据,包括内部数据库、在线存储库和实时网络搜索。...RAG 流程涉及几个关键步骤:创建外部数据外部数据存在于 LLM 原始训练数据之外,是从各种来源(例如 API、数据库或文档存储库)收集的。...然后使用嵌入语言模型将这些数据转换为数值表示并存储在矢量数据库中,从而创建生成式 AI 模型可以访问的知识库。检索相关信息当收到用户查询时,它会被转换成向量表示,并与向量数据库匹配以检索相关文档。...其结果是一个高度精确的搜索系统,其性能明显优于传统的矢量搜索基线。...语义搜索在 RAG 中扮演什么角色?语义搜索在 RAG 中发挥着至关重要的作用,它使检索组件能够理解查询的上下文和含义。这使系统能够获取与用户意图更相关的数据,而不仅仅是匹配关键字。

    90910

    学好Elasticsearch系列-核心概念

    节点每个Elasticsearch节点实际上就是一个Java进程,就是一个Elasticsearch的实例。一个节点 ≠一台服务器,也就是说我可以在一台服务器上启动多个Elasticsearch实例。...且该节点的查询优先级是高于其它IO操作,所以该节点search和aggregations都会较快一些。data_hot:热节点,保存热数据,经常会被访问,用于存储最近频繁搜索和修改的时序数据。...这里的routing指的就是document的id,如果number_of_primary_shards在查询的时候取余发生的变化,无法获取到该数据。...二是提高es的查询效率,es会自动对搜索请求进行负载均衡。一个索引包含一个或多个分片,在7.0之前默认五个主分片,每个主分片一个副本;在7.0之后默认一个主分片。...一个doc不可能同时存在于多个主分片中,但是当每个主分片的副本数量不为一时,可以同时存在于多个副本中。每个主分片和其副本分片不能同时存在于同一个节点上,所以最低的可用配置是两个节点互为主备。

    24210

    不懂索引,简历上都不敢写自己熟悉SQL优化

    (1)但在结构方面,B-Tree又不同于二叉搜索树,它是多子树的。即每一个节点可以有两棵以上的子树。 (2)在值的存储方面,B-Tree所有的值都存储在叶子节点。...1.2 B-Tree值的存储 面试官:你说值都存储在叶子节点,那有什么好处? 数据库数据都存储在叶子节点,会使得非叶子节点层数更少。...另外企业业务在查询上更多的是范围查询,你对网页的每一次翻页操作都是对MySQL数据的一次范围查询。B-Tree的元素都存储叶子节点,同时形成双向链表结构,很适合范围查询这种复杂查询操作。...这也难怪主流数据库引擎不青睐它。 但其实哈希索引也有它的闪光灯,哈希索引会为所有的索引列计算一个哈希码。同时在哈希表中保存哈希码和指向每个数据行的指针,这种结构对精确匹配查询的效率极高。...我可以问你在工作中紧急处理了哪些数据库重大事故,优化了哪些业务慢SQL、是怎么优化的、为什么这么做。 2.2 索引失效 面试官:有没索引失效的情况呢?

    36397

    向量搜索与ClickHouse-Part I

    幸运的是,用于计算两个向量之间的角度或距离的数学(通常是余弦相似度或欧几里得距离)可以缩放到N维,即使我们人类无法在视觉上理解它。嵌入通常具有低于1000的维度——足以编码文本语料库中的大多数概念。...执行这种向量比较过程通常需要一个数据存储,该数据存储可以持久化这些向量,然后公开一个查询语法,在该语法中可以传递向量或潜在的原始查询输入(通常是文本)。...在使用支持向量搜索的数据存储时,向用户提供了两种高级方法: 线性搜索的精确结果-输入向量与数据库中每个向量的完整比较,按最近距离对结果进行排序,并限制为K次命中。...这里的示例包括分层可通航小世界图(HNSW)和Annoy算法。 烦人的算法信用:阿列克谢·米洛维多夫 上面显示了Annoy算法。这是通过在语料库上构建基于树的索引来工作的。...提供上下文-最近,矢量数据库被用来为由ChatGPT等API驱动的聊天应用程序提供上下文内容。例如,内容可以转换为矢量并存储在矢量数据库中。当最终用户提出问题时,数据库会被查询,相关文档会被识别。

    63220

    ElasticSearch7.6入门学习

    在他找工作的过程中,为了给妻子构建一个食谱的搜索引擎,他开始构建一个早期版本的Lucene。...直接基于Lucene工作会比较困难,所以Shay开始抽象Lucene代码以便lava程序员可以在应用中添加搜索功能。他发布了他的第一个开源项目,叫做“Compass”。...灵活的结构,文档不依赖预先定义的模式,我们知道关系型数据库中,要提前定义字段才能使用,在elasticsearch中,对于字段是非常灵活的,有时候,我们可以忽略该字段,或者动态的添加一个新的字段。...索引(“库”) 索引是映射类型的容器, elasticsearch中的索引是一个非常大的文档集合。 索引存储了映射类型的字段和其他设置。然后它们被存储到了各个分片上了。我们来研究下分片是如何工作的。...(elasticsearch插件) IK分词器:中文分词器 分词:即把一段中文或者别的划分成一个个的关键字,我们在搜索时候会把自己的信息进行分词,会把数据库中或者索引库中的数据进行分词,然后进行一一个匹配操作

    1.4K10

    蚂蚁集团:Apache HoraeDB时序数据库性能提升2-4倍是如何做到的?

    本文详细阐述了 HoraeDB 的研发背景、核心设计理念、以及在蚂蚁集团内部落地过程中对查询性能所做的优化工作。 一、主流数据库高基数场景下存在哪些核心问题?...例如,如果用户输入了两个标签 metric 和 IP,倒排索引可以帮助我们快速找到所有匹配的时间线。这种技术在搜索引擎中非常常见,而在时序数据库中也有其特定的应用。...由于数据同时存在于内存和磁盘中,用户的查询必然涉及这两部分。在后续的分享中,我将重点介绍我们是如何针对这两部分进行优化的。...在真实的集群部署中,实例数量可能会非常多,比如在我们的案例中,可能会有上百台机器,设计一个能够实现高效分布式检索的查询引擎,是我们优化工作的重中之重。...即使子表可能分布在多个机器上,请求的入口点仍然成为瓶颈,因为所有读写请求都必须经过同一个节点。

    63810

    揭秘矢量数据库:人工智能背后的强大驱动力

    与在行和列中存储多种标准数据类型(如字符串、数字和其他标量数据类型)的传统数据库不同,矢量数据库引入了一种新的数据类型(矢量),并围绕该数据类型专门进行了优化,以实现快速存储,检索和最近邻搜索语义。...在传统数据库中,使用索引或键值对对数据库中的行进行查询,这些索引或键值对寻找精确匹配并返回这些查询的相关行。...传统数据库根本无法扩展到需要搜索的高维数据量。人工智能应用程序需要能够在高度分布式、高度灵活的解决方案中存储、检索和查询密切相关的数据。...这种语义理解意味着即使两条数据不相同但在上下文或语义上相似,它们也可以匹配。 传统的关键字搜索在精确定位文档或表格中的特定术语时表现出色。...虽然精确匹配搜索可能会随着数据的增长而逐渐变慢,但矢量搜索始终保持一致的查询性能,即使在处理大量数据集的情况下也能确保及时获得结果。 矢量搜索提供的灵活性是另一个显着的优势。

    1.1K10

    使用反事实示例解释 XGBoost 模型的决策

    让我们想象一下,我们可以使用放置在整个生产链中(通常在每个工作站中)的传感器来精确监控制造过程。使用这些数据,我们可以在制造过程的每个阶段跟踪产品。...在每个节点中,我们根据树状结构当前层级对应的维度计算存储在该节点中的框的最大交集。...我将在另一篇博客文章中向您展示如何进行漂亮而简单的Rcpp包装,以至于您可能会考虑放弃python。 R包可以在我的github上找到。它需要“Boost”和“TBB”c++库。...作为查询点,我们选择属于一个类的一个点,该点在另一类中被模型错误分类。我们还确保输入数字在视觉上是模糊的(这意味着人眼无法真正分辨它属于哪个类)。...好吧,从这篇很长的博客文章中要记住什么(抱歉,我在第一次尝试与世界交流时可能过于冗长)。首先,该树集成模型允许计算精确的 CF 示例,同时是故障检测的绝佳模型(尤其是梯度提升树)。

    72710

    技术译文 | 数据库索引算法的威力:B-Tree 与 Hash 索引

    此索引算法对于精确匹配查询最有用,例如根据主键值搜索特定记录。哈希索引通常用于内存数据库,例如 Redis。 哈希索引的工作原理是根据哈希值将表中的每条记录映射到唯一的存储桶。...如果该记录在存储桶中,则数据库将返回该记录。否则,数据库执行全表扫描。 哈希索引的查找速度非常快,但它们不能用于有效地查询数据范围。这是因为哈希函数不保留表中记录之间的任何顺序。...要在 B-Tree 索引中查找记录, 数据库从树的根部开始,并将搜索关键字与存储在根部的关键字的值进行比较。 如果搜索键等于根键,则数据库返回该记录。...否则,数据库根据比较结果确定下一步要搜索哪一个子树。 Hash Hash 索引的工作原理是根据哈希值将表中的每条记录映射到唯一的存储桶。哈希值是使用哈希函数计算的。...哈希索引将数据随机分布在存储桶中,导致范围查询效率低下。检索一系列值(例如 100 美元到 200 美元之间的价格)需要扫描该范围内的所有存储桶,这实际上会导致全表扫描。

    36210

    使用Sentence Transformers和Faiss构建语义搜索引擎

    索引、矢量化和排序方法 在深入学习本教程之前,我将简要解释基于关键字和基于向量的搜索引擎如何进行以下工作的 索引文档(即以一种容易检索的形式存储它们 向量化文本数据 衡量文档与查询的相关性 这将帮助我们突出两种系统之间的差异...我们还需要一种高效可靠的方法来检索存储在索引中的相关文档。...用Faiss索引文档 Faiss包含的算法可以在任意大小的向量集合中搜索,甚至是那些无法放入RAM的向量。要了解更多关于Faiss的信息,你可以在arXiv阅读他们的论文。...搜索用户输入的查询 让我们尝试为新搜索查询找到相关的学术文章。在此示例中,我将使用WhatsApp的第一段查询索引,这可以从揭穿事实核查的故事中受益,以减少错误信息?...我们可以使用像SciBERT这样的领域特定的转换器来提高嵌入的质量,该转换器已在语义库的语料库上的论文中进行了预训练。我们还可以在返回结果之前删除重复项并尝试其他索引。

    2.4K20
    领券