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数据库与搜索
相关的文章
2025-07-01
【ElasticSearch】 查询详解（DSL Query）
关于索引 以语料：【东芝电子元件（上海）有限公司,TOSHIBA ELECTRONIC DEVICES & STORAGE CORPORATION】 为例，在不同的分析器下，会生成不同的索引，具体如下。 解析器 分词结果 token数量 keyword [东芝电子元件（上海）有限公司,TOSHIBA
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ElasticSearch
2025-07-01
【ElasticSearch】 Boolean匹配详解
基本参数解释 must 该子句（查询）必须出现在匹配的文档中，并将有助于得分。 filter 该子句（查询）必须出现在匹配的文档中。然而，与 must 不同，查询的****得分将被忽略。Filter 子句在过滤器上下文中执行，这意味着会忽略得分，并考虑用于缓存的子句。 should 该子句（查询）应
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ElasticSearch
2025-07-01
【ElasticSearch】TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）算法详解
概述 TF-IDF代表记录的词频倒排文档频率。它可以定义为计算一个词在一系列或语料库中与文本的相关性。其含义与词在文本中出现的次数成比例增加，但受语料库（数据集）中该词的频率的补偿。 术语解释 词频（Term Frequency） 在文档d中，频率表示给定词t的实例数量。因此，我们可以看到当一个词在
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ElasticSearch
2025-07-01
【ElasticSearch】分词器参考（Tokenizer reference）
概述 注意病态正则表达式 模式标记器使用Java正则表达式。 糟糕编写的正则表达式可能运行非常缓慢，甚至可能引发StackOverflowError，并导致其运行的节点突然退出。 了解有关病态正则表达式及如何避免它们的更多信息。 分词器接收字符流，将其分解成单独的标记（通常是单个单词），并输出标记流
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ElasticSearch
2025-07-01
【ElasticSearch】内建分析器参考
概述 Elasticsearch自带多种内置分析器，可以在任何索引中使用而无需进一步配置： 标准分析器（Standard Analyzer） 标准分析器根据Unicode文本分割算法将文本划分为单词。它删除大多数标点符号，将术语转换为小写，并支持删除停用词。 简单分析器（Simple Analyze
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ElasticSearch
2025-07-01
【ElasticSearch】文本分析概念（Concepts）
本节解释了Elasticsearch中文本分析的基本概念。 分析器的结构 一个分析器，无论是内置的还是自定义的，只是一个包含三个较低级构建块的集合：字符过滤器、分词器和标记过滤器。 内置分析器将这些构建块预先打包成适用于不同语言和文本类型的分析器。Elasticsearch还公开了这些单独的构建块，
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ElasticSearch
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【ElasticSearch】文本分析概述（Overview）
目录 文本分析使Elasticsearch能够执行全文搜索，搜索将返回所有相关的结果，而不仅仅是精确匹配。
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ElasticSearch
2025-07-01
【向量数据库】Milvus 向量数据库介绍
简介 Milvus是一个于2019年创建的数据库，其目标是存储、索引和管理由深度神经网络和其他机器学习（ML）模型生成的大规模嵌入向量。 作为一个专门设计用于处理输入向量查询的数据库，它能够在万亿级别上索引向量。与现有的关系型数据库主要处理按照预定义模式的结构化数据不同，Milvus从底层开始设计，
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数据库与搜索
2025-07-01
【Elastic Search】 全文检索指南
官方文档 概述 用于在多个字段上执行相同查询 格式样例 { "multi_match": { "query": "Quick brown fox", # 查询词 "type": "best_f
2025-07-01
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ElasticSearch
2025-07-01
【Elastic Search】 multi_match查询详解
官方文档 概述 用于在多个字段上执行相同查询 格式样例 { "multi_match": { "query": "Quick brown fox", # 查询词 "type": "best_f
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