1.ȫ?全文?????Դ??
2.深入 Dify 源码,定位知识库检索的搜索大模型调用异常
3.Lucene简介
4.MDN 的自动完成搜索是如何实现的
5.开源知识库管理系统:全文档预览及全文检索
6.Elasticsearch环境安装与 php 对接使用
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在使用天地图API4.0类文档时,经常需要频繁切换查看数据或搜索特定类的源码方法,原版文档检索功能可能无法满足需求。全文为解决这一问题,搜索本文提供了一个简单高效的源码莆田燕窝溯源码方法。
深入研究了文档网页的全文源代码后,我编写了一个方法,搜索旨在将整个页面内容加载至可搜索状态。源码这种方法直接、全文简单,搜索却非常有效。源码
只需在浏览器的全文控制台中粘贴以下代码,然后使用快捷键 command + f(或 ctrl + f)即可开启全文搜索功能。搜索
为了方便大家尝试和使用,源码这里提供了完整源码:
深入 Dify 源码,定位知识库检索的大模型调用异常
深入分析Dify源码:大模型调用异常定位
在使用Dify服务与Xinference的THUDM/glm-4-9b-chat模型部署时,遇到了知识库检索节点执行时报错大模型GPT3.5不存在的问题。异常出乎意料,因为没有额外信息可供进一步定位。 通过源码和服务API调用链路的分析,我们发现问题的关键在于知识库检索的实现。该功能在api/core/rag/datasource/retrieval_service.py中,高铁票php源码其中混合检索由向量检索和全文检索组成。我们关注了关键词检索、向量检索和全文检索这三个基础检索方式:关键词检索:仅使用jieba进行关键词提取,无大模型介入。
向量检索:通过向量库直接搜索,如Milvus,无大模型调用。
全文检索:使用BM,大部分向量库不支持,实际操作中返回空列表。
问题出现在知识库检索节点的多知识库召回判断中,N选1召回模式会调用大模型以决定知识库。在配置环节,前端HTTP请求显示配置错误,使用了不存在的GPT3.5模型。 经测试,手工创建的知识库检索节点使用了正确的glm-4-9b-chat模型,问题出在默认模板的配置上,即N选1召回模式默认选择了GPT3.5。本地部署时,如果没有配置相应模型,会导致错误出现。潜伏筹码指标源码 总结来说,解决方法是修改默认模板,将知识库检索的默认模式改为多路召回,这样可以避免新手在本地部署时遇到困扰。建议Dify官方在模板中改进这一设置,以简化用户部署流程。Lucene简介
Lucene是一个专为全文检索和搜寻设计的开源软件包,它得到了Apache软件基金会的大力支持和维护。这个强大的库提供了一个简单易用的应用程序接口,特别适用于创建全文索引和搜索功能。在Java开发领域,Lucene以其成熟且免费的特性备受开发者青睐,它在当今及近年来被誉为最受欢迎的免费Java信息检索库之一。 尽管常常被提及,但需要注意的是,资讯检索库与搜索引擎之间存在微妙的区别。尽管两者都与信息搜索相关,资讯检索库主要关注的是处理和索引文本数据,而搜索引擎则包含了更复杂的系统架构,包括网页抓取、索引处理、排名算法等多个环节。锄大地代源码因此,当我们讨论资讯检索库时,应将其视为一个独立的技术组件,而不是完整的搜索引擎解决方案。扩展资料
Lucene是apache软件基金会4 jakarta项目组的一个子项目,是一个开放源代码的全文检索引擎工具包,即它不是一个完整的全文检索引擎,而是一个全文检索引擎的架构,提供了完整的查询引擎和索引引擎,部分文本分析引擎(英文与德文两种西方语言)。Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包,以方便的在目标系统中实现全文检索的功能,或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎。MDN 的自动完成搜索是如何实现的
上个月,我和 Gregor Weber 为 MDN Web Docs 添加了 自动完成搜索(autocomplete search)功能,有了这个功能,你可以通过输入文档的部分标题来快速查找并跳转到想查看的文档。这篇文章我会介绍这个功能是如何实现的。如果你坚持看到文章末尾,我还会分享一个 “彩蛋” 功能,一旦你学会使用它,你一定会成为派对上最靓的tftp源码编译安装仔。不过,或许你只是想比普通人更快的浏览 MDN。
简单来说,输入框上有一个onkeypress 事件监听器 用于过滤 (每个地区的)完整的文档标题列表。在我写这篇文章时,English US 有 , 个不同的文档标题和对应的 URL。你可以打开 developer.mozilla.org/e... 来预览这些文档。没错,这个文件很大,但还没大到无法被全部放进内存。毕竟,执行搜索逻辑的代码只会在发现用户要输入某些内容时,该文件才会被加载。而提到文件大小,由于文该件通过 Brotli 算法进行了压缩,所以在网络上该文件大小仅为 KB。
实现细节:默认情况下,加载的 JavaScript 代码 只有一小段 shim 代码,用于设定监听 搜索框的 onmouseover 和 onfocus 。还有一个绑定在 document 上用于监听输入特定按键的事件监听器。在任何地方输入 /,和你用鼠标把焦点放在 是一样的。一旦 focus 事件被触发,首先会 下载两个 JavaScript 包 来将 转变为更高级的东西。简单来说(通过伪代码),就是这样的:
而这里加载的/static/js/autocomplete.js 才是最神奇的。通过伪代码我来深入解释一下:
正如你看到的,这是对实际工作原理的过度简化,但现在还不是深入这些细节的时候。下一步 就是展示匹配项。我们使用 (TypeScript) React 来实现,但是下面的伪代码应该更容易理解:
然后通过一些 CSS,我们会把这些匹配项变成一个浮层,然后简单放在 下方。除此之外,我们还会根据 inputValue 突出展示每个文档标题,当通过上下按键浏览时,各个事件监听器会突出展示你正在浏览的行。
好的,我们再深入一下实现细节:我们只创建了一次FlexSearch 索引,并在每一次新的键击出现时复用它。由于用户在等待网络响应时,可能会输入更多东西,所以当全部的 JavaScript 和 JSON XHR 都加载完毕,才会执行实质上的搜索。
在我们深入FlexSearch 是什么之前,我想先说一下我们实际上是如何展示搜索结果的。我们使用了一个 React 库 downshift 来处理交互、展示 并确保搜索结果具有可访问性(Accessible,译者注:无障碍相关,国外页面对于 让残障人士更加便利的访问 比较重视)。 downshift 是一个很成熟的库,解决了我们在构建这个小组件时遇到的很多挑战,尤其是让搜索结果具有可访问性。
那么, FlexSearch 是一个怎样的库呢?它是我们引入的另一个第三方库,确保在标题上的搜索是以自然语言为基础的。它将自己描述为 “Web 上最快,内存最灵活 的 零依赖 全文搜索库”,它比简单的在字符串中搜索要准确高效很多。
决定优先展示哪些结果:有一说一,假设用户输入了foreac ,从 ,+ 的文档标题列表找到那些标题包含 foreac 的项 并不困难,在这之后我们需要决定优先展示哪些结果。我们根据 PV 数据来实现这一点。我们会记录每一个 MDN URL,如果一个页面获得很多的 PV ,那可能它是 “受欢迎” 的。大多数人选择访问的文档就是受欢迎的,也最有可能是用户想要搜索的。
我们在生成search-index.json 文件的 构建阶段 可以知道每个 URL 的 PV 量。我们实际上并不关心绝对数字,我们真正关心的是其中的相对差异。例如,我们知道 Array.prototype.forEach() (文档标题之一)比 TypedArray.prototype.forEach() 更受欢迎,我们就会利用这一点,在 search-index.json 中对条目进行排序。现在,通过 FlexSearch 进行简化,我们利用数组的 “自然顺序” 来为用户提供他们可能在搜索的文档。这实际上和我们在全站搜索中使用的 Elasticsearch 是相同的技术。详见: How MDN’s site-search works 。
彩蛋:如何通过 URL 搜索:事实上,这个彩蛋可不是闹着玩的,而是一个功能,利用自动完成用来帮助我们的内容创作者。当你创作 MDN 中的内容 时,你会启动一个本地的 “预览服务器”,它是所有文档的完整拷贝,但运行在本地,作为一个静态站点 运行于 上进行详细分享。
要体验这个知识库系统,你可以访问以下链接:首页:全文档 - 东半球最好用的知识库
管理地址:全文档 - 东半球最好用的知识库
初始账户:用户名admin,密码admin
源代码在GitHub上供您参考:Vue前端:github.com/Jarrettluo/a...
Java后端:github.com/Jarrettluo/d...
期待您的反馈和参与,一起打造更完善的文档管理工具。Elasticsearch环境安装与 php 对接使用
Elasticsearch是一个强大且灵活的全文搜索和数据分析工具,它支持分布式、高实时的特性,通过RESTful接口提供多用户服务。它基于Java开发,开源且广泛应用于云计算场景,以Java、.NET、PHP、Python等语言提供官方客户端。本文主要讲解在Windows环境下安装及与PHP的对接使用过程。安装与配置
以8.4版本的Elasticsearch为例,确保使用的composer包版本匹配。初次运行可能会遇到SSL和密码认证问题,需要编辑config目录下的elasticsearch.yml文件进行配置。成功配置后,通过访问.0.0.1:验证安装是否成功。安装可视化插件Elasticsearch-Head
该插件需要Node.js支持,可以从GitHub下载源代码并运行,通过访问poser安装babenkoivan/elastic-scout-driver。配置scout驱动为es,并在laravel模型中操作Elasticsearch,模型数据同步功能会在CRUD操作时自动进行。导入现有数据到Elasticsearch
如果已有数据库数据,可通过laravel模型的search方法导入ES,操作方式与常规模型类似。官方扩展的使用
下载并确保composer中elasticsearch/elasticsearch扩展版本与Elasticsearch安装包匹配。在env配置文件中添加ELASTIC_HOST为.0.0.1:,创建EsServiceProvider并注册到config/app.php,即可开始在Laravel中正常使用Elasticsearch服务。