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2.Linux系统下简易Solr安装指南linuxsolr安装
3.lucene åªä¸ªsimilarity
4.Sphinx的安装和使用(仅学习)
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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不存在的检索问题。异常出乎意料,源码因为没有额外信息可供进一步定位。全文 通过源码和服务API调用链路的检索分析,我们发现问题的源码mapreduce Shuffle源码关键在于知识库检索的实现。该功能在api/core/rag/datasource/retrieval_service.py中,全文其中混合检索由向量检索和全文检索组成。检索我们关注了关键词检索、源码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,全文无大模型介入。检索
向量检索:通过向量库直接搜索,源码如Milvus,全文无大模型调用。检索
全文检索:使用BM,源码大部分向量库不支持,android源码虚拟按键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。 总结来说,解决方法是炒股软件公式源码修改默认模板,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。Linux系统下简易Solr安装指南linuxsolr安装
Linux系统是一种强大的、可移植的多用户多任务操作系统,已经在数据中心、云平台等企业环境中广泛应用。它被广泛应用于网络服务、数据库、虚拟机和其他系统中,因其强大的性能和稳定性能而被广泛应用。与其他操作系统相比,Linux系统具有更多独特的优势,其中就包括其开放源代码的引导线源码特点,以及它的高性能和稳定性。
Solr是一种开放源代码的全文检索平台,可以满足复杂的搜索需求,包括高性能的搜索和排序,迈达斯的搜索算法,和分布式体系方式的搜索等。因此,Solr在Linux系统中可以恰当地提供基础搜索功能,便于开发人员更好地完成搜索相关的设计和开发任务。
下面来简要说明在Linux系统下Solr的简易安装步骤:
1. 准备工作:安装必要的软件。为了安装Solr,我们需要先安装Java运行环境,以及依赖的支持组件,如Tomcat等。
2. 下载Solr:从Solr官方网站或其他渠道下载solr 6.x.x版本,表白软件源码大全解压缩后即可取得solr相关文件。
3. 配置Solr:创建solr实例,编辑solr.in.sh文件,加入solr_home、solr_port等参数。
4. 运行Solr:使用通过bin/solr start命令启动solr,然后在浏览器输入http://localhost:{ solr_port}/就可以访问solr来管理solr实例。
5. 添加文档:使用http://localhost:{ solr_port}/solr/admin/数据导入界面来增加、删除、更新文档和字段。
以上只是安装部署Linux系统下的Solr的一个简易步骤,实际的安装环境和步骤可能会有所变化。安装情况具体取决于安装环境,安装步骤都可以根据不同的安装准备工作和配置要求进行相应调整。
总之,安装Linux系统下的Solr是一些具有一定技术性的工作,需要用户了解Linux系统和Solr相关技术,并且有能力解决潜在的安装和调试问题。本文简单介绍了Linux系统下Solr 安装简易指南,希望对大家有所帮助。
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Luceneæ¯ä¸å¥ç¨äºå ¨ææ£ç´¢åæç´¢çå¼æ¾æºç ç¨åºåºï¼ç±Apache软件åºéä¼æ¯æåæä¾ãLuceneæä¾äºä¸ä¸ªç®åå´å¼ºå¤§çåºç¨ç¨åºæ¥å£ï¼è½å¤åå ¨æç´¢å¼åæç´¢ï¼å¨Javaå¼åç¯å¢éLuceneæ¯ä¸ä¸ªæççå è´¹å¼æ¾æºä»£ç å·¥å ·ï¼å°±å ¶æ¬èº«è论ï¼Luceneæ¯ç°å¨å¹¶ä¸æ¯è¿å å¹´ï¼æå欢è¿çå è´¹Javaä¿¡æ¯æ£ç´¢ç¨åºåºã
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1.Apache Solr
2.Elastic Search
3.Index Tank
4.Katta
5.Bobo Search
6.Compass
7.Summa
8.Constellio
Sphinx的安装和使用(仅学习)
sphinx是全文检索引擎,提供两种使用方式:通过API操作sphinx,将API编译到PHP中作为扩展;或者使用mysql的sphinx存储引擎。它适用于英文和中文检索,与Lucene相比,Lucene是用Java实现的全文检索引擎。在使用sphinx对数据做索引时,数据一次性加载进内存,用户在进行搜索时在sphinx服务器上检索数据即可。
sphinx的使用流程包括:Indexer程序从数据库中提取数据,数据分词后生成索引并传递给searchd程序。客户端通过API调用进行搜索。数据库为数据源,Indexer生成全文索引,Searchd处理搜索查询,App客户端接收搜索字符串并显示结果。
安装sphinx包括下载源码、编译并安装核心和PHP模块。具体步骤如下:下载sphinx源码并解压,切换到源码目录,配置、编译并安装。安装PHP模块时,下载扩展包,解压并配置、编译和安装。编辑php.ini文件添加扩展,并重启服务器。
sphinx配置文件定义了索引、数据源和Indexer配置等。数据源类型可为mysql、mssql等,配置包括数据库连接信息、SQL查询语句、分词设置等。索引定义包括源、路径、分词算法等。Indexer配置包括内存限制。Sphinx服务进程配置包括监听端口、日志路径、查询超时等参数。
使用sphinx时,通过客户端接口对象创建连接,设置主机、端口、搜索模式等参数,添加过滤器、排序、返回结果数量等。查询时通过指定索引名执行搜索。返回结果结构包括匹配文档id、权重、关键词出现次数、错误信息等。
sphinx支持增量索引更新,通过创建辅助表、在查询语句中添加条件、配置索引定义等实现。可以使用cron定时任务重建主索引、生成并合并增量索引。