搜索引擎

极限实验室

搜索百科（1）：Lucene —— 打开现代搜索世界的第一扇门大家好，我是 INFINI Labs 的石阳。这是《搜索百科》专栏系列文章，每天 5 分钟，带你速览一款搜索相关的技术或产品，同时还会带你探索它们背后的技术原理、发展故事及上手体验等。

在未来等你

Elasticsearch面试精讲 Day 17：查询性能调优实践【Elasticsearch面试精讲 Day 17】查询性能调优实践在“Elasticsearch面试精讲”系列的第17天，我们聚焦于查询性能调优实践。作为全文检索与数据分析的核心引擎，Elasticsearch的查询性能直接影响用户体验和系统吞吐能力。在高并发、大数据量场景下，不当的查询方式可能导致响应延迟飙升、节点负载过高甚至集群雪崩。本篇文章将深入解析ES查询慢的根本原因，涵盖从DSL优化、缓存机制到分片策略的完整调优体系，并结合真实生产案例与高频面试题，帮助你掌握应对复杂查询场景的技术深度，提升面

一路向北North

lucene渲染未命中最匹配的关键词和内容原因：默认的最大分词或者分析字符为51200个，当内容超过这个值时，后面的内容将不会被分析和匹配。高亮显示设置更大的maxDocCharsToAnalyze 值，需要覆盖大文本的全文内容，这样才能保证命中最准确的语句或者关键词。

在未来等你

Elasticsearch面试精讲 Day 18：内存管理与JVM调优【Elasticsearch面试精讲 Day 18】内存管理与JVM调优在“Elasticsearch面试精讲”系列的第18天，我们聚焦于内存管理与JVM调优。作为基于Java开发的分布式搜索引擎，Elasticsearch的性能和稳定性高度依赖JVM的合理配置。在生产环境中，不当的堆内存设置、频繁的GC停顿或fielddata滥用，极易导致节点响应缓慢、查询超时甚至集群雪崩。本篇文章将深入剖析ES内存架构设计原理，详解JVM参数调优策略，并结合真实案例讲解如何通过科学配置避免常见内存问题，帮助你在面试中

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测试es向量检索#需要注意该版本部分功能（rrf）收费，可申请30天试用 #测试阶段可以修改dims参数来测试#拉取镜像

阿里嘎多哈基米

ES——（三）DSL高级查询Query DSL概述: Domain Specific Language(领域专用语言)，Elasticsearch提供了基于JSON的DSL来定义查询。

信息检索、推荐系统模型排序质量指标：AP@K和MAP@KAP@K（Average Precision at K）和MAP@K（Mean Average Precision at K）是信息检索、推荐系统等领域中常用的评估指标，用于衡量模型在前K个结果中的排序质量。它们关注的不仅是结果的准确性，还强调相关结果的排序位置（相关结果排在越靠前，指标越好）。

树荫下的光斑

搜索引擎收录网站带www和不带www有区别吗？这是一个非常常见且重要的问题。简单直接的回答是：有区别，但对搜索引擎来说，处理得当就不会重复；处理不当则会造成严重重复和权重分散。

C++实战：搜索引擎项目（二）接上期 C++实战：搜索引擎项目（一）接下来还有三个模块，搜索引擎模块，http_server模块，前端模块

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使用 LangExtract 和 Elasticsearch作者：来自 Elastic Jeffrey Rengifo学习如何使用 LangExtract 从自由文本中提取结构化数据，并将其作为字段存储在 Elasticsearch 中。

电商导购平台的搜索引擎优化：基于Elasticsearch的商品精准推荐系统大家好，我是阿可，微赚淘客系统及省赚客APP创始人，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！在电商导购平台中，用户能否快速找到目标商品，直接决定了转化效率。而 Elasticsearch 作为分布式全文检索引擎，凭借高吞吐量、灵活的分词能力和精准的评分机制，成为构建商品搜索与推荐系统的核心技术。下面从环境搭建、索引设计、搜索优化到个性化推荐，结合 Java 代码实现完整技术方案。

在未来等你

Elasticsearch面试精讲 Day 16：索引性能优化策略【Elasticsearch面试精讲 Day 16】索引性能优化策略在“Elasticsearch面试精讲”系列的第16天，我们将深入探讨索引性能优化策略。这是Elasticsearch高频面试考点之一，尤其在涉及高并发写入、海量日志处理或实时数据分析场景时，面试官常通过此问题考察候选人对系统底层机制的理解与实战调优能力。本文将从概念解析、原理剖析、代码实现、面试题解析、实践案例等多个维度全面拆解索引性能优化的核心要点，帮助你掌握如何在生产环境中提升Elasticsearch的数据写入效率，避免常见瓶颈，

AI技术架构与GEO算法原理如何重塑搜索引擎可见性在人工智能技术深度融入互联网应用的今天，搜索引擎优化（SEO）已从以往依赖人工经验的操作，逐步进化为以AI为核心驱动、数据为支撑的智能系统工程——GEO（生成引擎优化）。基于AIbase平台（https://app.aibase.com/zh/geo）所提供的GEO搜索优化服务，我们可一窥现代AI技术架构与算法模型是如何系统性地提升网站在搜索引擎中的表现。

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带地图的 RAG：多模态 + 地理空间在 Elasticsearch 中作者：来自 Elastic Alexander Dávila将多模态 RAG 功能与 Elasticsearch 的核心功能结合起来，例如地理空间查询和词汇搜索。

阿里云大数据AI技术

AI搜索的黑科技？DeepSearch 究竟“深”藏着什么秘密？行业研究发现，搜索能力直接决定 RAG 最终效果，强化检索能力，提升检索准确率，可显著提升 LLM 大模型内容生成效果。自大模型爆发以来，RAG 领域的研究也日益增多，但大多数 RAG 方案仅将搜索引擎作为召回工具，对内容理解结合检索、排序的深入探索较少。而 OpenSearch 在 AI 搜索领域，处于国内领先站位，在检索增强方面有着天然的优势。

当GitHub宕机时，我们如何协作？确保所有开发者在本地保留完整的Git仓库副本，定期使用git push --mirror命令将仓库镜像备份到其他平台如GitLab或Bitbucket。本地分支和提交历史可在断网时继续工作。

SEO新手入门：什么是SEO及其作用在我第一次接触seo时，就发现它能直接影响网站流量和曝光度。通过SEO优化，网站内容有机会在Google等搜索引擎上获得更多点击。根据Statista和Moz的研究，Google占据全球搜索市场92.18%，排名前三位的结果获得约75%的点击率。SEO行业市场规模持续增长，2024年全球SEO服务市场已突破800亿美元。下表展示了SEO行业的市场规模变化：

开源商城 Shoptnt 的搜索引擎之心：基于 Elasticsearch 的高性能商品搜索实现在当今的电子商务环境中，一个快速、准确、功能丰富的搜索功能不再是锦上添花，而是必不可少的核心体验。在我的开源商城项目 Shoptnt 中，我们选择了 Elasticsearch 作为搜索引擎，来应对海量商品数据下的复杂查询与聚合需求。

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Elasticsearch面试精讲 Day 13：索引生命周期管理ILM在“Elasticsearch面试精讲”系列的第13天，我们将深入探讨索引生命周期管理（Index Lifecycle Management, ILM）这一核心运维机制。作为大规模日志、监控和时序数据场景下的必备功能，ILM 能够自动化地管理索引从创建到删除的全过程，显著降低运维成本并提升资源利用率。

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Elasticsearch：智能搜索的 MCP作者：来自 Elastic Sunile Manjee 及 Justin Castilla通过将 Elastic 的智能查询层与 MCP 集成来构建智能搜索系统，以增强 LLMs 的生成效果。