全球数据的爆炸式增长，预计到 2025 年将达到 181 泽字节，其中 80% 为非结构化数据，这对无法有效处理非结构化文本数据的传统 数据库 构成了挑战。...与 Elasticsearch、Apache Solr 和其他类似引擎不同，Tantivy 可以集成到各种数据库中，包括 MyScaleDB。...它为 MyScaleDB 提供了一组外函数接口 (FFI)，支持直接管理索引创建、销毁、加载和灵活处理各种场景中的文本搜索要求。...TextSearch 函数在搜索文本时从表中检索前一千个（或 k）最相关的结果。在执行方面，MyScaleDB 对所有数据分区并发执行 TextSearch 文本检索。...这导致了更快速、更高效的搜索过程。 结论 将 Tantivy 集成到 MyScaleDB 中显著增强了其文本搜索功能，使其成为文本数据分析和使用大型语言模型 (LLM) 进行 RAG 的强大工具。
Mongoose提供了修饰符功能用于对存取的数据进行一些加工，常用的修饰符有以几下几种： 1....预定义修饰符与自定义修饰符 set 实例（常用） 连接数据库，文件名为db.js var mongoose = require('mongoose'); mongoose.connect('mongodb...') }); module.exports = mongoose; 定义schema、生成模型，文件名为focus.js // 引入自定义模块化的数据库连接 var mongoose = require...自定义修饰符 get 实例（不常用） 连接数据库，文件名为db.js var mongoose = require('mongoose'); mongoose.connect('mongodb://127.0.0.1.../db.js'); var UserSchema=mongoose.Schema({ name:{ type:String, // 将获取的实例数据添加标识符
搜索即找到跟搜索词句很相似的文本，例如在百度中搜索"人的名"，结果如下 那么怎么评价两个文本之间的相似度呢？...： 公式已经有了，我们需要将文本转化成可以计算的数据。...文本向量化 使用词袋one-hot的方式，就是形成一个词的字典集，然后将文本中的词投射到词袋中，对应的位置用出现的频次填充，没有的填充零，例如有这么个词袋： 0 苹果 1 手机 2 魅族 3 非常 4...但是，当你搜索B “苹果手机非常好用” 时，你可能更希望看到其他有关 “苹果手机” 的信息，因为这里的关键字是 “苹果”，那么怎么样才能把一些关键字的比重提高呢？...下一篇准备写Lucene是怎么应用这个算法做搜索匹配的
在本文中，我将给大家演示如何在 python 中使用四种方法替换文件中的文本。 方法一：不使用任何外部模块搜索和替换文本 让我们看看如何在文本文件中搜索和替换文本。...首先，我们创建一个文本文件，我们要在其中搜索和替换文本。将此文件设为 Haiyong.txt，内容如下： 要替换文件中的文本，我们将使用 open() 函数以只读方式打开文件。...然后我们将 t=read 并使用 read() 和 replace() 函数替换文本文件中的内容。...# 创建一个变量并存储我们要搜索的文本 search_text = "资源" # 创建一个变量并存储我们要添加的文本 replace_text = "进群" # 使用 open() 函数以只读模式打开我们的文本文件...语法：路径（文件） 参数： file：要打开的文件的位置 在下面的代码中，我们将文本文件中的“获取更多学习资料”替换为“找群主领取一本实体书”。使用 pathlib2 模块。
反馈的基本类型 relevance Feedback:查询结果返回后，有专门的人来识别那些信息是有用的，从而提高查询的命中率，这种方式很可靠 implicit feedback:观察有哪些返回结果是用户点击了的...，有点击的认为是对用户有用的，从而提高查询准确率 persudo feedback：获取返回结果的前k个值，认为是好的查询结果，然后增强查询 Rocchio Feedback思想 对于VSM(vector...的beta要大于persudo】;在使用的时候注意不要过度依赖，还是要以原始的查询为主，毕竟反馈只是一个小的样本 Kullback-Leibler divergence Retrieval model[...计算出二者的距离【基本和VSM一致】，通过这样的方式，会得到一个反馈的集合。...通过加入另外的一个集合【背景文档】，混合两个模型，并通过概率来选择哪个集合的结果，这个时候，所有的反馈文档集合由混合模型来决定，那么对于在背景文档中很少的词频，但是在反馈文档中很频繁的，必定是来源于反馈文档集合
:"我在玉龙雪山并且喜欢玉龙雪山", "2":"我在九寨沟", "3":"我在九寨沟,很喜欢", "4":"很喜欢"} query = "我在九寨沟,很喜欢" # 直接搜索...pre>>>>>', pre) # 先召回 match_pre = text_match_recall( query, doc_dict ) print( '召回的结果...jaccard_sim'] ) mf.init(words_dict=candidate_doc_dict) pre = mf.predict(query) print ('排序的结果...>>>>>', pre) ''' ''' 召回的结果: {'2': 0.5995837299668828, '3': 0.9999999210000139, '4':...0.5460526286735667} candidate_doc_dict: {'2': '我在九寨沟', '3': '我在九寨沟,很喜欢', '4': '很喜欢'} 排序的score>>>
[Nebula 基于全文搜索引擎的文本搜索] 1 背景 Nebula 2.0 中已经支持了基于外部全文搜索引擎的文本查询功能。...2 目标 2.1 功能 2.0 版本我们只对 LOOKUP 支持了文本搜索功能。也就是说基于 Nebula 的内部索引，借助第三方全文搜索引擎来完成 LOOKUP 的文本搜索功能。...具体的数据同步逻辑我们将在以下章节中详细介绍。 数据查询性能：刚刚我们提到了，如果不借助第三方全文搜索引擎，Nebula 的文本搜索将是一场噩梦。...实际的 val 大小被限制在 256 byte。这里为什么会将长度限制在 256？设计之初，主要的目的是完成 LOOKUP 中的文本搜索功能。...4.3 查询逻辑 [Nebula 基于全文搜索引擎的文本搜索] 由上图可知，其文本搜索的关键步骤是 “Send Fulltext Scan Request” → "Fulltext Cluster" →
这个命令可以结合正则表达式使用，它也是linux使用最为广泛的命令。 grep命令的选项用于对搜索过程的补充，而其命令的模式十分灵活，可以是变量、字符串、正则表达式。...需要注意的是：一当模式中包含了空格，务必要用双引号将其引起来。 linux系统支持三种形式的grep命令，大儿子就是grep，标准，模仿的代表。...-s 不显示不存在、没有匹配文本的错误信息 -v 显示不包含匹配文本的所有行 -w 匹配整词 -x 匹配整行 -r 递归搜索 -q 禁止输出任何结果，已退出状态表示搜索是否成功 -b 打印匹配行距文件头部的偏移量...，不列出具体匹配的行： [root@linux ~]# grep -l zwx file_* file_1 file_2 file_4 不显示不存在或无匹配的文本信息： [root@linux ~...2 查找一个文件中的空行和非空行： [root@linux ~]# grep -c ^$ file_1 4 [root@linux ~]# grep
以下面文档为例，假如想搜索"news about presidential campaign",文档库中一共有3个文档 很明显presidential出现次数多，那篇文章应该更重要，那么可以加上次数做考虑...，这是一个线性模型[y=x]，问题在于，如果假设一个单词出现的过多(而没有有关键字中某些其它重要的词)，显得权重过大,因而引入了TF Transformation,我们希望能够随着词出现的次数增加，TF...能够变大，但是又不能无限的变大，几种常见的TF如下 对于这种增长的速率，如果能够加入人工的调控是最好的了，据此发现，最好的是BM25 可以看到它的上界是k+1,也就是增长的速率是可调控的，同时，也会提现词频出现越多越重要的这个特性...一般说来，长文档更有可能包含更多的词汇，因此它会以相对疏散的方式匹配到查询关键字，但真实主题却不是查询的关键字。这样看来，需要更好的方式来对长文本做出”惩罚”。...0，|d|（文档长度）越大，权值反而越小，也就得到了”惩罚”长文档的目的,当文档太短时，如果包含查询关键字，很有可能主题就是这些，起到适当的激励作用 文本获取(TR)的一般架构 tokenization
遗留和现代数据库中的向量搜索 向量数据库是一种将数据（包括文本、图像、音频和视频）存储为向量的数据库，向量是高维空间中对象或概念的数学表示。...具有红色、绿色和蓝色成分的颜色是最简单的例子。在现实生活中，它通常更复杂。 例如，在文本搜索中，我们可以将文档表示为高维向量。这引出了"词袋"的概念。...，该模型对某种形式的高维数据进行编码，例如图像或声音、文本嵌入或 OpenAI API 中的其他内容。...括号中的数字定义了我们寻找最近邻居的特定向量。对于任何旨在实现向量搜索功能的数据库来说，这一步都至关重要。...在此步骤中，数据库可以利用特定的索引方法（例如 HNSW），也可以通过将查询向量与表中的每个向量进行比较来执行强力搜索以找到最接近的匹配项。
这个命令可以结合正则表达式使用，它也是linux使用最为广泛的命令。 grep命令的选项用于对搜索过程的补充，而其命令的模式十分灵活，可以是变量、字符串、正则表达式。...需要注意的是：一当模式中包含了空格，务必要用双引号将其引起来。 linux系统支持三种形式的grep命令，大儿子就是grep，标准，模仿的代表。...-s 不显示不存在、没有匹配文本的错误信息 -v 显示不包含匹配文本的所有行 -w 匹配整词 -x 匹配整行 -r 递归搜索 -q 禁止输出任何结果，已退出状态表示搜索是否成功 -b 打印匹配行距文件头部的偏移量...，不列出具体匹配的行： [root@linuxcool ~]# grep -l zwx file_* file_1 file_2 file_4 不显示不存在或无匹配的文本信息： [root@linuxcool...2 查找一个文件中的空行和非空行： [root@linuxcool ~]# grep -c ^$ file_1 4 [root@linuxcool
egrep 是 Linux 系统中的一个强大的文本搜索工具，用于在文件中查找匹配指定模式的行。它支持使用正则表达式进行高级模式匹配，提供了灵活和强大的文本搜索功能。...本文将详细介绍 Linux 中 egrep 命令的用法、参数和示例，并提供一些常见的正则表达式模式用于匹配文本。图片1....例如：egrep -n 'Hello' example.txt2.5 递归搜索目录要在目录及其子目录下的所有文件中递归搜索匹配的行，可以使用 -r 选项。...总结egrep 是 Linux 系统中一个强大的文本搜索工具，它支持使用正则表达式进行高级模式匹配。通过结合不同的选项和正则表达式模式，您可以根据需要精确地搜索和匹配文件中的文本内容。...在本教程中，我们介绍了 egrep 命令的基本语法和常用选项，并提供了一些常见的正则表达式模式示例。这些示例可以帮助您理解和应用 egrep 命令进行文本搜索和匹配。
一旦数据库创建完成，我们还需要创建集合，而不是传统的表，因为在向量数据库中，它们被称为集合。因此，我们接下来要创建集合。创建集合创建集合和创建表的过程类似，但前提是集合需要存储向量，而表用于存储数据。...除非你想手动输入向量值，否则这是必要的。设计索引（不是设计 Collection 的结构）在使用向量对应的文本字段时，不建议建立索引。这样做会占用大量内存资源，而且没有实际作用。...在之前讲解私人知识库的时候，我会单独引入其他embedding模型，因为向量数据库没有继承这些模型。不过，腾讯已经将embedding模型集成在了他们的系统中，这样就不需要来回寻找模型了。...image插入/替换数据当插入数据时，如果集合中已经存在具有相同ID的文档，则会删除原始文档并插入新的文档数据。需要注意的是，很多字段我们都没有指定，例如page、text等。...今天先跟向量数据库熟悉一下界面操作，感觉就像在使用Kibana查询ES数据一样。不知道你们有没有类似的感觉。好了，今天我们先只关注文本操作，下一期我会尝试处理图像或者视频数据。
怎样使搜索结果页 搜索文本框去除(或保留)搜索的内容 如下图 第一步：找到对应的搜索模板的代码 我们都知道，dede有自带的搜索功能，我们只要找到对应的模板，然后把我们想要的代码拿出来就行了。...如下图： 以下代码是已经开发过的都是道理相同，找到 实际上也就是去掉了value="{dede:global name='keyword' function='RemoveXSS(@me)'/}"的值...，这个value=""空值就是去掉了搜索文本框的内容，相反就是保留文本框的内容，相信大家阅读完这篇文章都有很大的收获，小编每天都会为大家更新不同的知识。
一旦数据库创建完成，我们还需要创建集合，而不是传统的表，因为在向量数据库中，它们被称为集合。因此，我们接下来要创建集合。创建集合创建集合和创建表的过程类似，但前提是集合需要存储向量，而表用于存储数据。...除非你想手动输入向量值，否则这是必要的。设计索引（不是设计 Collection 的结构）在使用向量对应的文本字段时，不建议建立索引。这样做会占用大量内存资源，而且没有实际作用。...在之前讲解私人知识库的时候，我会单独引入其他embedding模型，因为向量数据库没有继承这些模型。不过，腾讯已经将embedding模型集成在了他们的系统中，这样就不需要来回寻找模型了。...插入/替换数据当插入数据时，如果集合中已经存在具有相同ID的文档，则会删除原始文档并插入新的文档数据。需要注意的是，很多字段我们都没有指定，例如page、text等。...今天先跟向量数据库熟悉一下界面操作，感觉就像在使用Kibana查询ES数据一样。不知道你们有没有类似的感觉。好了，今天我们先只关注文本操作，下一期我会尝试处理图像或者视频数据。
搜索中文与外文数据库中的综述类文献 1. 中文数据库搜索 知网网址：http://www.cnki.net/ 1.1 进入高级搜索 1.2 筛查文献 1.3 获取综述类文献 2....外文数据库搜索 Web of Science 网址：http://apps.webofknowledge.com 2.1 筛查文献 2.2 查找高质量文献 2.3 获取综述类文献
lucene允许你往程序中添加搜索功能，lucene能够把你从文本中解析出来的数据进行索引和搜索 ，lucene不关心数据来源 甚至不关心语种，不过你需要把它转换成文本格式。...也就是说你可以搜索 html网页，文本文档，word文档 ，pdf，或者其他一些 总之 只要能够提取出文本信息的即可。...同样你也可以利用lucene来索引存储在数据库中的数据，以给你的用户提供一些 比如 全文搜索功能等 ，反正lucene的功能很是强大。里面还有很多开源的对不同语言进行分析的插件等。...下面我介绍一个例子 ，这里我进行对 一个txt文档的 每一行进行了 索引的添加 ，也就是说 把每一行 当作一个document对象来处理，实际上在lucene中 每一个document 相当于我们在数据库中的库名...， 而每个field相当于我们的表名 ，它能够对文本进行自动处理去掉里面的一些语气词，它能把你规定的域当作关键词来进行索引 以备查询时使用，lucene比较容易使用 ，但是不如数据库灵活，速度很快。
MongoDB 的索引有哪些 nestjs mongoose示例 复合索引（Compound Index）： 索引多个字段，允许对这些字段的组合进行高效查询。...这允许基于地理位置进行高效的范围查询和最近邻搜索。...}); placeSchema.index({ location: '2dsphere' }); 全文本索引（Full-Text Index）： 用于文本数据，例如字符串和文本字段。...这允许对文本内容进行快速全文搜索。...({ title: 'text', content: 'text' }); 唯一索引（Unique Index）： 确保集合中每个文档的索引字段值都是唯一的。
简单原理：使用 ChatGPT enbedding，对现有的数据文档，将文本转换为向量，进行矢量化处理，并存入Redis向量数据库，实现向量相似度搜索。...Embeddings可以保留文本中的语义、语法和情感信息，使得具有相似含义或相似用法的单词或句子在空间中距离较近，而具有不同含义或不同用法的单词或句子在空间中距离较远，从而生成更加丰富和准确的向量。...Redis 向量数据库的一些典型应用场景包括： 文本相似度分析： 将文本编码成向量，然后使用向量相似度来衡量文本之间的相似性。...]); /** TODO 2、将文本向量并存储到Redis中，实现向量相似度搜索 */ $textEmbeddingVector = $response['data'][0]['embedding']...本文使用 ChatGPT Embeddings 的向量化处理，Redis JSON 和搜索功能，演示了如何实现一个简单的文本相似性搜索。
，但是如果当前词没有出现在文档里面，它的概率肯定是0 企业微信截图_15626516271548.png update 没有出现 可以看出这样计算也存在问题，它是根据文档中包含查询语句的方式来计算的...；反过来想，用户的所有可能输入当做一个文档库，那么他也会有一个相对的排序，所以也会出现一个单词排列，而这些排列中的单词很有可能不在需要查询到文档库中。...平滑处理 经过log处理后，概率计算方式最关键的在于计算如何计算所有单词在文档中出现的概率，一般来说，这是一个”阶梯”函数 企业微信截图_15626516841204.png 已知的是，当前函数没有处理到文档中没有的单词...，为了处理没有的情况，可以加上平滑处理，即对于没有出现在当前文档中的单词，这个单词会出现在与当前文档相关的文档中【比如引用文档】，这个时候整个文档库的概率计算方式变成 企业微信截图_15626517121571...|q|等价于整个文档库中的单词在查询语句中出现的次数，也就是查询语句本身所包含的单词的数量 函数重写后，对于排序来讲，最后一部分，所有的文档算出来的值都是一样，所以可以忽略【针对所有的文档库计算的
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