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Django添加全文检索功能

全文检索不同于特定字段的模糊查询,使用全文检索的效率更高,并且能够对于中文进行分词处理。全文检索引擎是目前广泛应用的主流搜索引擎。 它的工作原理是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,指明该词在文章中出现的次数和位置,当用户查询时,检索程序就根据事先建立的索引进行查找,并将查找的结果反馈给用户。 这个过程类似于通过字典中的检索字表查字的过程。 haystack是django的开源搜索框架,该框架支持Solr、 Elasticsearch、 Whoosh、Xapian搜索引擎,其中whoosh是纯python编写的全文检索引擎,在实际操作过程中可以结合 jieba中文分词对中文进行分词操作,达到对中文全文检索的不错效果。

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EasyCVR视频广场搜索新增通道检索功能

随着安防市场的不断升级,高清化、集成化、网格化也成为视频监控领域的发展方向,EasyCVR平台可支持视频监控直播、云端录像、检索与回放、存储、平台级联、智能告警等功能,在场景应用上,可打造智慧工地、智慧园区 EasyCVR平台视频广场的功能,可以直观地展示前端接入设备的视频直播状态,便于用户快速和清晰地预览实时视频监控画面。用户可以自主选择设备通道,查看相关的视频监控画面。 近期我们在EasyCVR平台的视频广场中,新增了通道检索功能。在设备通道比较多的场景下,用户可以通过检索关键词进行快速搜索,操作体验更加便捷。 今天来和大家分享一下开发过程。 此前EasyCVR平台只做了检索设备,在实际使用中,用户也有检索通道的需求,所以在用户检索时,通道和设备信息都应该展示出来。 在组件添加filter-node-method 属性: 当输入检索内容时,调用autoFilter 触发检索函数,完成设备和通道检索: 随着视频监控技术的不断进步,安防行业的视频能力也呈现纵深的发展趋势

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    使用Redisearch实现的全文检索功能服务

    检索”是很多产品中无法绕开的一个功能模块,当数据量小的时候可以使用模糊查询等操作凑合一下,但是当面临海量数据和高并发的时候,业界常用 elasticsearch 和 lucene 等方案, redisearch 倒排索引除了实现了基础功能外,还引入了内存管理等优化功能。 默认为英文     此时我们进行文档检索 FT.SEARCH SMARTX_VM "人工智能" LANGUAGE "chinese"     注意检索的时候也要指定语言,这里我们用中文分词, Redisearch 是一个高效,功能完备的内存存储的高性能全文检索组件, 十分适合应用在数据量适中, 内存和存储空间有限的环境。 借助数据同步手段,我们可以很方便的将redisearch 结合到现有的数据存储中, 进而向产品提供 全文检索, 自动补全等服务优化功能

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    用于音乐信息检索的新型Recording Studio功能(cs ir)

    recommendation for both DJs and consumers of electronic dance music. https://arxiv.org/abs/2101.10201 用于音乐信息检索的新型 Recording Studio功能(cs ir) 在录音室中,电子舞曲(EDM)的制作者花费更多的时间来创作,塑造,混合和掌握声音。 因此,我们建议使用录音室的音频计量和监视工具来分析EDM,而不依赖于常规的低级音频功能。我们通过一个简单的分类任务来测试我们新颖的功能集。我们将歌曲归因于播放特定歌曲的DJ。 这套新功能和对DJ的关注主要针对EDM,因为它考虑了制作人和DJ文化。通过简单的降维和机器学习,这些功能使我们能够以63%的准确度将歌曲归因于DJ。 录音棚中音频计量和监视工具的功能可用于“音乐信息检索”中的许多应用程序,例如流派,样式和时代分类以及为DJ和电子舞曲用户提供的音乐推荐。 6.pdf

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    网页|高级检索与专业检索

    1、高级检索 高级检索也称命令检索,是相对于基本检索而言,高级检索可以让你使用多于基本检索的标准来精炼检索,使检索信息更加详细,搜索出的结果可用性也更大。 ? 图1.1 百度高级检索示例图 ? 图1.2 知网高级检索示例图 使用高级检索可以直接根据示例图所示,搞清楚查找资料的关系后,然后根据高级检索的相关内容直接输入逻辑关系搜索从而精确搜索信息。 图1.3 知网高级检索示例图2 2、专业检索 专业检索就是运用检索表达式实现的检索方式。这种检索方式可以让通过运用检索字段精确检索需要的内容。 ? 图2.1 知网专业检索示例图 百度专业检索直接在搜索框输入检索式即可。 图2.4 示例2检索结果 结语 运用高级检索和专业检索可以让搜索更加详细。

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    短语检索也学习通道检索

    密集检索方法在一系列NPL问题上比稀疏方法显得大有希望。在其中,密集的短语检索-最高质量的-细粒度检索单元-是吸引人的因为短语能够直接的用作问题回答和插槽填充任务的输出。 在这项工作中,我们跟随直觉,即检索短语自然需要检索较大的文本块以及研究短语检索是否可以充当包括文章和文献在内的粗级检索的基础。 我们首先注意到的是,与通道检索器相比,密集短语检索方法系统没有任何再培训,已经实现更好的通道检索精确性(前五精确性为+3-5%),这也有助于通过较少的通道实现更好的首尾相连地QA性能。 然后,我们为为什么短语级监督有助于学习比通道级监更好的细粒度要求提供了解释,并且也展示了短语检索可以改进去实现在文献检索任务中的绩效竞争。比如说实体链接和知识基础对话。 最后,我们演示了短语过滤和矢量量化可以怎样将索引的大小减少4-10倍,让密集短语检索在多粒度检索中成为一种切实可行的和多功能的解决方案。

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    一登更新SuperID-SDK,人脸检索功能上线

    一登人脸检索 功能上线,开发者可以在 SuperID-SDK 中,调取人脸检索模块进行功能定制,此功能优势在于在线下场景中,可作为用户身份验证的功能,用户无需输入任何信息,应用端不需要获取到用户的任何信息 / 人脸检索功能介绍 / 人脸检索,顾名思义就是对人脸进行检索。过程分成下面三部分: 建立人脸组*; 在人脸组中搜索对应用户的人脸; 找到人脸; ? * 人脸组 - 人脸检索是以 SuperID 人脸组为单位的检索,人脸组由应用端的开发者按照自己的业务需求创建,并且由应用端管理人脸组中的人脸账号。 开发者可基于对应场景,调取 人脸检索 模块进行功能定制。 / 应用场景 / 人脸检索可应用场景非常广泛,尤其适合近场身份验证的线下场景。以下为 票务验证 案例说明。 ? (用户端直接下单,到达现场后使用 Pad 进行刷脸验证) 除此,人脸检索 功能还适用于以下各种场景。 票务验证:使用刷脸验证用户的购票凭证,适合电影院、演唱会、演奏厅等。

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    Papers With Code新增数据集检索功能:3000+经典数据集,具备多种过滤功能

    近日,查找论文对应开源代码的神器 Papers with Code 官网发布,Datasets 已经实现了 3044 个机器学习数据集的汇总,并且按照不同的类型进行归类,还具有过滤功能,值得一看。 快速检索 如果你想搜索指定的数据集,该网站也具备检索功能,例如从事计算机视觉的研究者,比较关心的是人脸数据集,这时就可以在搜索框敲入要搜索的内容,如果数据集的全拼你没有记住,也不用担心,只需键入几个字母 Papers with Code 的 Datasets 具有该功能,该研究对 3044 个数据集根据任务进行了分类。包括问答、语言模型、视觉问答等。 如果你不想要这个检索条件,可以在设置「Texts」条件功能区内,将该条件取消,取消方式是点击「clear」。 ? 以中文为例,检索出 88 个数据集,在检索结果里,除了显示符合条件的数据集外,还显示了检索条件,如图中的红框所示「Chinese」,如果检索条件有多个,该条目会显示多个检索条件。 ? ?

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    mysql全文检索 分词_sqlserver全文检索

    前言 通常情况下,全文检索引擎我们一般会用ES组件(传送门:SpringBoot系列——ElasticSearch),但不是所有业务都有那么大的数据量、那么大的并发要求,MySQL5.7之后内置了ngram 分词器,支持中文分词,使用全文索引,即可实现对中文语义分词检索 MySQL支持全文索引和搜索:   MySQL中的全文索引是FULLTEXT类型的索引。    MySQL全文检索官方文档介绍:https://dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/fulltext-search.html   查看MySQL版本 -- 查看mysql版本 查询某个表中的索引 show index from game -- 删除索引 drop index ft_index on game 后记   通过全文索引、配合ngram全文解析器,可以实现对中文语义分词检索 ,在数据量不大、并发要求不高的情况下足够满足我们业务需要,无需上ES全文检索引擎 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn/172608.html原文链接:https

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    【向量检索研究系列】本地向量检索(下)

    1 背景上一篇文章《向量检索研究系列:本地向量检索(上)》介绍了如何加快向量相似度计算,但是一般的向量检索流程还包括对计算结果进行排序,以及有必要的话,在计算相似度之前可以对向量库中的向量进行过滤筛选( 图片2.1 向量过滤把广告通过模型转成向量后,向量应该关联广告的一些基本信息,广告检索条件是基于这些广告属性的,检索的时候可以根据检索条件在向量关联的广告信息中进行向量的筛选过滤。 检索时把检索条件在第一个Map中查询到满足检索条件的广告ID列表,再根据ID列表从第二个Map中取出对应向量列表。大致结构可以参考2.2中向量存储方案图。 (2)优化后本地向量检索P99时延降低50倍,平均时延降低180倍。(3)优化后本地向量检索时延分布,99.2的检索时延都在1ms以内。 本地向量检索方案可以为100万以下数据量的业务提供快速、高性能且稳定的向量检索方案。SIMD自定义编程可以在应用到其它偏数学计算的业务,加速计算。

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    Lucene 全文检索

    基于 lucene 8 1 Lucene简介 Lucene是apache下的一个开源的全文检索引擎工具包。 1.1 全文检索(Full-text Search) 全文检索就是先分词创建索引,再执行搜索的过程。分词就是将一段文字分成一个个单词。 全文检索就将一段文字分成一个个单词去查询数据 1.2 Lucene实现全文检索的流程 ? 全文检索的流程分为两大部分:索引流程、搜索流程。 2 入门示例 2.1 需求 使用Lucene实现电商项目中图书类商品的索引和搜索功能。 2.3.2 第二部分:创建索引 步骤说明: 采集数据 将数据转换成Lucene文档 将文档写入索引库,创建索引 2.3.2.1 第一步:采集数据 Lucene全文检索,不是直接查询数据库,所以需要先将数据采集出来

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    Elasticsearch:普通检索和向量检索的异同?

    读者对向量检索和普通检索的区别充满了好奇,所以就有了今天的文章。 以广泛被使用的 Lucene、Elasticsearch、Solr,以及最近出来的一些类似 MeiliSearch、Redisearch 等为代表,基于词元和倒排索引所构建的普通搜索,是建立在准确的搜索内容和检索语句上的 ,他们往往通过各种方式对文档进行分词(analyze),通过诸如BKD tree等数据结构,将拆解出来的词元(token)进行倒排索引,在检索时也会对检索语句进行同样的分词处理,通过相同词元的匹配进行召回 对近似语义的捕获程度较高,可以很好的处理同/近义词 2.1.3 小结 通过普通搜索或者向量搜索构建个简单的搜索引擎系统并不难,但是随着数据量的增长、并发请求的增加、数据使用场景的变化,搜索引擎系统需要更多的组件一同完成其功能

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    【向量检索研究系列】本地向量检索(上)

    在数据量不大但检索QPS非常高的场景下,使用第三方的向量检索产品可能并不一定是最佳选择,像开源的Faiss、HNSWliib和ScaNN这些优秀的向量检索库比较适用于上亿数量级,而且第三方服务毕竟存在网络请求开销和不稳定性因素 ,高并发场景下容易导致检索平均时延上升和出现很多毛刺现象。 而百万以内的数据是可以接受在业务服务本身内存中存储,这样可以省去很多网络请求时延,而且在服务本身做向量检索,不依赖第三方服务,检索性能相对稳定。 但是在业务服务本身做向量检索会消耗比较多的CPU资源和内存资源,CPU资源是比较稀缺的,而且普通的向量检索效率比较低,时延比较长,如何减少资源消耗和加快向量检索效率成为了优化目标。 但实际上向量检索的流程还有前置的向量过滤(可选流程)和后置的检索结果排序,这两个方面也有进一步优化的空间,以及整体优化后的效果将在下一篇文章《向量检索研究系列:本地向量检索(下)》中进行详细介绍。

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