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qwt源码解析方法。

       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，价格指标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。签到分红源码

       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。翻书相册源码因此，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康桥公式源码仔。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。