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Elasticsearch + Search UI 构建一个文件搜索引擎

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什么是向量化?ElasticSearch如何存储向量?

向量化(Vectorization)是一种将数据或操作转换为向量的过程,以便利用并行计算和高效处理。向量化将非数值数据(如文本、图像)转换为数值向量,以便计算机处理。而向量化在AIGC中非常的常见,例如知识库对话等等。如果大家感兴趣,后面专门来聊聊。向量长什么样?例如:[0.25, -0.1, 0.7],向量化后的数据通常是一个数值数组那我们如何将文本向量化呢,有很多种方式,这里我们使用Embed

Docker 安装 Elasticsearch 教程

目录一、安装 Elasticsearch二、安装 Kibana三、安装 IK 分词器四、Elasticsearch 常用配置五、Elasticsearch 常用命令一、安装 Elasticsearch(一)创建 Docker 网络因为后续还需要部署 Kibana 容器,所以需要让 Elasticsearch 和 Kibana 容器互联。创建一个 Docke

【Boost搜索引擎】上

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nextjs15简要介绍以及配置eslint和prettier

目录一、Next.js 何时使用服务器端渲染(SSR)?何时使用静态生成(SSG)?1、服务器端渲染(SSR - getServerSideProps)2、 静态生成(SSG - getStaticProps)3、什么时候使用 ISR(增量静态生

优化 Web 性能:移除未使用的 CSS 规则(Unused CSS Rules)

在 Web 开发中,CSS 文件的体积和复杂性会显著影响页面加载速度。Google 的 Lighthouse 工具在性能审计中特别关注“未使用的 CSS 规则”(Unused CSS Rules),指出多余的样式会增加文件大小,拖慢页面渲染。本文将基于 Chrome 开发者文档,深入探讨未使用 CSS 规则的定义、

SecMulti-RAG:兼顾数据安全与智能检索的多源RAG框架,为企业构建不泄密的智能搜索引擎

本文深入剖析SecMulti-RAG框架,该框架通过集成内部文档库、预构建专家知识以及受控外部大语言模型,并结合保密性过滤机制,为企业提供了一种平衡信息准确性、完整性与数据安全性的RAG解决方案,同时有效控制部署成本。 企业环境中AI助手的机遇与挑战企业级AI助手的潜力正在迅速显现——一种能够无缝集成于组织工作流程中的智能系统,

Cursor 0.49版本迭代更新,再也不用写Cursor rules了!!!

新版Cursor直接通过对话就可以自动生成Cursor Rules规则文件,连写Cursor Rules规则都不需要了,直接用AI生成,大大提交效率,包括优化Agent模式、支持图片、UI原型,还有全局忽略文件等功能,这次更新可算是不小的提升。/Generate Cursor Rules 命令自动化针对已经存在的历

git远程分支重命名(纯代码操作)

目录步骤 1:重命名本地分支步骤 2:推送新分支到远程简单讲讲:2.1.-u 和 --set-upstream 的区别2.2. 为什么需要设置上游(upstream)?示例对比:2.3. 如何验证是否设置成功?2.4. 补充说明步骤 3:删除远程旧分支完整命令示例注意事项遇