精确查询:根据精确词条值查找数据,一般是查找keyword,数值,boolean等字段
rust/compiler/rustc_resolve/src/rustdoc.rs是Rust编译器中解析文档注释的模块。该模块处理Rust源代码中的文档注释,提取出有用的信息,例如函数、结构体、枚举的名称、说明、参数、返回值等。它的主要作用是解析和整理文档注释的内容,以便生成文档(例如Rust的官方文档)。
Elasticsearch是一个高度可扩展的开源全文搜索和分析引擎,它允许你在几乎实时的情况下快速存储、搜索和分析大量数据。它通常用作底层引擎/技术,为企业级搜索应用程序和大数据分析提供支持。在本文中,我们将深入探讨Elasticsearch的核心技术和功能,包括其架构、数据存储、查询和分析、以及如何实现高可用性和扩展性。
所有与solr核心服务有关的交互,如查询处理,都是通过HTTP请求执行的。填写查询表单之后,创建一个HTTP Get请求并发送给Solr。
Gremlin是Apache TinkerPop 框架下的图遍历语言,而TinkerPop是JanusGraph的搜索引擎。Gremlin是一种函数式数据流语言,可以使得用户使用简洁的方式表述复杂的属性图(property graph)的遍历或查询。
在构建全文搜索体验(例如FAQ搜索或Wiki搜索)时,有多种方法可以使用Elasticsearch Query DSL来应对挑战。对于全文搜索,我们的武器库中有很多可用的选项,从最简单的match查询到强大的intervals查询。
Table API 和 SQL,本质上还是基于关系型表的操作方式;而关系型表、关系代数,以及SQL 本身,一般是有界的,更适合批处理的场景。这就导致在进行流处理的过程中,理解会稍微复杂一些,需要引入一些特殊概念。接下来就分别讲一下这几种概念。
新生搜索神器Microsoft Academic Search与Google scholar、PubMed、wos、embase大PK!
PostgreSQL 不少的单位已经开始部署了,对于外包的开发,甲方也需要有相关的规范给出,虽然比MYSQL 的要求要少了不少,但该注意的还是要注意。
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。
上一篇文章,为大家介绍了关于 FlinkSQL 的背景,常见使用以及一些小技巧。学完之后,对于FlinkSQL只能算是简单入了个门。不过不用担心,本篇文章,博主将为大家带来关于 FlinkSQL中流处理的特殊概念,喜欢的话,记得看完点个赞|ू・ω・` )
Elasticsearch 中的深度分页(deep pagination)是一个常见但挑战性的问题。深度分页是指从搜索结果中检索距离起始位置很远的页面,例如第100页或更远的页面。在 Elasticsearch 中处理深度分页时,需要考虑性能和效率问题。
最近在Kaggle发现了一个关于时间序列比较不错的kernal,决定翻译一下搬运过来,大家一起学习交流一下。如果预期不错的话准备写四章,分别是时间序列Python基本操作、统计分析、时间序列分解与随机游走、统计建模分析。
索引是文档的容器,是一类文档的结合。概念类似于Java中的类,那么与之对应MySQL的表。
---- 新智元报道 编辑:编辑部 【新智元导读】AI桌面革命深夜打响,GPT-4全面接入微软Office全家桶,势必颠覆人类办公! 硅谷大厂们的战争,已经进入了白热化阶段。 谷歌前脚刚宣布AI工具整合进Workspace,微软后脚就急匆匆召开了发布会,人狠话不多地祭出了办公软件王炸——Microsoft 365 Copilot,再次闪瞎全世界。 从此,不管是Word、PPT、Excel,还是Outlook、Teams、Microsoft Viva、Power Platform,所有这些办公软件,
最近,像 GPT-3 这样基于 Transformer 的深度学习模型在机器学习领域受到了很多关注。这些模型可以很好地理解语义关系,帮助微软必应搜索引擎大幅提升了体验,并在 SuperGLUE 学术基准测试上超越了人类水平。但是,这些模型可能无法捕获查询和文档术语之间更细微的、超出单纯语义的关系。
本文档解决了有关MongoDB 索引的一些常见问题 。有关索引的更多信息,请参阅 索引。
浪院长,最近忙死了,写文章的时间都没了。但是,都说时间就像海绵里的水,挤挤就有了。所以,今晚十点半开始整理这篇Structured streaming 相关的文章。
问题导读 1.动态表有什么特点? 2.流处理与批处理转换为表后有什么相同之处? 3.动态表和连续查询是什么关系? 4.连续查询本文列举了什么例子? 5.Flink的Table API和SQL支持哪三种编码动态表更改的方法? 由于Flink对流式数据的处理超越了目前流行的所有框架,所以非常受各大公司的欢迎,其中包括阿里,美团、腾讯、唯品会等公司。而当前也有很多的公司在做技术调研而跃跃欲试。
第一次使用elasticsearch,于是从网上找轮子复制粘贴。早好轮子测试完毕,上线。可是几天下来发现接口响应时间一直都偏高(默认的超时时间是500ms),所以就不停的对代码优化,缩短时间。但是到最后代码已经不能再优化了,响应时间依然没有明显的下降趋势,甚至在高峰期会严重超时。接下来会慢慢讲解elasticsearch使用优化。
这是一篇发布在dotnet 团队博客上由微软Graph首席软件工程师 Joao Paiva 写的文章,原文地址: https://devblogs.microsoft.com/dotnet/microsoft-graph-dotnet-6-journey/。
今天给大家介绍的是由微软Yizhe Zhang等人发表在arXiv上的文章”DialoGPT: Large-Scale Generative Pre-training for Conversational Response Generation”,此文已被ACL 2020接收。
由 Microsoft Research 开发的 Graph Engine 1.0 预览版正式发布。Graph Engine 是一个基于内存的分布式大规模图数据处理引擎。在此之前,它在学术界更广为人之
数据是index为bank,accounts.json 下载地址 (如果你无法下载,也可以clone ES的官方仓库 ,然后进入/docs/src/test/resources/accounts.json目录获取)
Flink本身是批流统一的处理框架,所以Table API和SQL,就是批流统一的上层处理API。目前功能尚未完善,处于活跃的开发阶段。
视觉,视觉,视觉。本月的(几乎)所有有关视觉效果的内容都包含大量新视觉效果和对现有视觉效果的更新。此外,我们正在帮助用户入门引入画布水印。Power BI出现了一个闪亮的新图标,我们向Power BI Desktop初始屏幕添加了关闭选项。可视化的个性化现已普遍可用,并且我们在预览中引入了动态M查询参数。在移动端,我们(除其他外)增加了对缺口显示的支持,在服务上,我们对“新外观”体验进行了一些更新。
场景:小时候我们都使用过新华字典,妈妈叫你翻开第38页,找到“坑爹”所在的位置,此时你会怎么查呢?毫无疑问,你的眼睛会从38页的第一个字开始从头至尾地扫描,直到找到“坑爹”二字为止。这种搜索方法叫做顺序扫描法。对于少量的数据,使用顺序扫描是够用的。但是妈妈叫你查出坑爹的“坑”字在哪一页时,你要是从第一页的第一个字逐个的扫描下去,那你真的是被坑了。此时你就需要用到索引。索引记录了“坑”字在哪一页,你只需在索引中找到“坑”字,然后找到对应的页码,答案就出来了。因为在索引中查找“坑”字是非常快的,因为你知道它的偏旁,因此也就可迅速定位到这个字。
对于大量的数据而言,我们尽量避免使用 from+size 这种方法。这里的原因是 index.max_result_window 的默认值是 10000,也就是说 from+size 的最大值是1万。搜索请求占用堆内存和时间与 from+size 成比例,这限制了内存。 假如你想 hit 从 990 到 1000,那么每个 shard 至少需要 1000 个文档。 使用 from and size 的深度分页,是非常低效的,因为排序的结果必须从每个分片上取出并重新排序最后返回 10 条。这个过程需要对每个
在很多情况下,可以用CREATE TABLE语句创建数据表、使用ALTER TABLE语句修改表结构、使用DROP TABLE语句删除表;
对于使用批处理工作流的数据团队来说,要满足当今的实时需求并不容易。为什么呢?因为批处理工作流,从数据传递和处理到分析,涉及很多等待。
这篇博客将会记录Structured Streaming + Kafka的一些基本使用(Java 版)
一个常见的大数据场景是静态数据的批处理。在此场景中,源数据通过源应用程序本身或编排工作流加载到数据存储中。然后,数据由并行作业就地处理,并行作业也可以由编制工作流发起。在将转换后的结果加载到分析数据存储之前,处理过程可能包括多个迭代步骤,可以通过分析和报告组件查询分析数据存储。
检索增强生成(RAG)是对大型语言模型输出进行优化的方法,使其能够在生成响应之前引用训练数据来源之外的权威知识库。大型语言模型(LLM)通过海量数据进行训练,利用数十亿个参数执行诸如回答问题、语言翻译和生成句子等任务。在已经具备强大功能的LLM基础上,RAG通过扩展其能力,使其能够访问特定领域或企业的内部知识库,而无需重新训练模型。这种方法经济高效,能够有效改进LLM输出,在不同情境下保持相关性、准确性和实用性。
介绍 您是否曾经想过如何使用Sentence Transformers创建嵌入向量,并在诸如语义文本相似这样的下游任务中使用它们在本教程中,您将学习如何使用Sentence Transformers和Faiss构建一个基于向量的搜索引擎。代码地址会在本文的最后提供 为什么要构建基于向量的搜索引擎? 基于关键字的搜索引擎很容易使用,在大多数情况下工作得很好。你要求机器学习论文,他们会返回一堆包含精确匹配或接近变化的查询结果,就像机器学习一样。其中一些甚至可能返回包含查询的同义词或出现在类似上下文中的单词的结
我们建立了Keen IO,是为了以让大多数软件工程团队无需从头架设所有内容,就可以利用最新的大型事件数据技术。但是,如果您对如何成为巨头公司感到好奇,那么请从最好的公司中收集一些架构。 Netflix Netflix拥有9300万用户,没有交互缺陷。正如他们的工程团队在Netflix数据管道的演变中描述的那样,他们每天大约捕获5000亿个事件,每天大约有1.3PB的数据传输。在高峰时段,他们每秒将记录800万次事件。他们雇用了100多个数据工程师或分析师。 以下是上述文章中
这是腾讯实验室在11月最新发布的一篇论文,CoN的核心思想是生成连续的阅读笔记对于检索到的文档,能够对其与给出问题并综合这些信息来形成最终的答案,提高了RAG的表现。
AI 机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 正在成为解决机器人、零售、医疗保健、工业等各个领域的各种计算问题的有效工具。对低延迟、实时响应和隐私的需求已经推动了在边缘运行 AI 应用程序。
Structured Streaming将实时数据视为一张正在不断添加数据的表。
数据库在面试中也会经常遇到,这篇推文整理一些sql优化的一些语句,希望能帮助到有需要的朋友,有补充的可以留言
本篇文章继续整理 Graph in Rec&Search 这个系列的文章,以前博主整理过的系列可以见:
ES 5.0 之前,默认的相关性算分采用的是 TF-IDF,而之后则默认采用 BM25。
1、查询的时候尽量避免使用 * ,虽然在写sql语句的时候很方便,但是在执行sql语句的时候会耗费更多的内存和时间资源。
嵌入是浮点数的向量(列表)。两个向量之间的距离衡量它们的相关性。小距离表示高相关性,大距离表示低相关性。 但是OpenAI的文本嵌入接口对中文的支持并不好,社区经过实践,对中文支持比较好的模型是Hugging face上的 ganymedenil/text2vec-large-chinese。具体可以参见:https://huggingface.co/GanymedeNil/text2vec-large-chinese/discussions/3 ,作者采用的训练数据集是 中文STS-B数据集。它将句子映射到 768 维密集向量空间,可用于任务 如句子嵌入、文本匹配或语义搜索。
官方网站:https://www.elastic.co/guide/index.html
AI 科技评论按:Microsoft 学术图表使得获取关于其中的任何实体,如出版物、作者、机构、主题、期刊和会议里面的分析性见解成为可能。最近,微软学术使用Microsoft 学术图表呈现了历年 NeurIPS 会议的历史趋势数据分析。他们的分析数据是从 1996 年到 2018 年的会议数据。AI 科技评论编译如下。
随着多终端、多平台、多业务形态、多技术选型等各方面的发展,前后端的数据交互,日益复杂。
金融机构每年因欺诈带来的坏账损失每年高达数百万美元。随着在线数据量的增长,骗子的行骗能力也水涨船高,精心设计的骗局、身份窃取、欺诈手段及一些新型的诈骗手段层出不穷,方法复杂且容易广泛复制,当事后发现时,已经太迟了,客户和企业往往已经损失惨重。
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