Makaleler
Sınıflandırma kimliği miktarı ve belirteç dosya adı setlerinin özeti, belirteç kategorileri indekslemesini yapılandırmanıza olanak tanır. Varsayılan değer boştur, yani DocStore'da az miktarda veri saklanır. Yeni standart 128M, ciddi yükler için muhtemelen çok düşüktür! Sonuç olarak, rt_mem_restrict önemli bir sınır belirlemeye çalışın. Yeni bir 100 GB sürücü bölümü oluştururken, RAM'e 10 GB daha fazla araştırma yapılması gerekir. Daha sonra, yeni disk bölümü tamamen hazır olana kadar genellikle daha fazla veri üretmez.
Alan düzeyindeki sıralama öğeleri
Tür https://book-of-bet.org/app/ tablosu, ilgili C türlerinize doğrudan karşılık gelir. En önemli istisna SPH_UDF_TYPE_FACTORS argüman türüdür. Şu anda yalnızca FLOATN'ı destekliyoruz, ancak gelecekte sürüm sayısını artıracağız. En büyük örnek, kesinlikle kirli eşleşmeleri değerlendiriyorsunuz. Toplu UDF'lerin, grubun merkezindeki ciddi ve kurtarılamaz bir hatayla başarısız olmayı seçseler bile, yeni tüm sonuç kümesini mantıklı bir varsayılan değerle doldurması gerekir. Örneğin, 397 eşleşmeye sahip olmak için foo_batch() işlevine sırasıyla 128, 128, 128 ve 13 eşleşme içeren 4 çağrı yapılması gerekir.
Asla. Sadece örnek vermek gerekirse, bir sonraki inançların dahili olarak nasıl saklandığını varsayarsınız? JSON testinize girdiğimiz her satırdaki tek sütun 4 MB'a kadar olabilir. Annot_sum_idf aslında eşleşen terimlerin (belki de oluşum sayıları değil!) toplamını üreten bir float değeridir.
global_idf yönergesi
Sphinx HNSW, Drift ve INT8 vektörlerini (sayı özelliklerinde saklanır) zaten desteklemektedir. HNSW_L1, HNSW_L2 ve HNSW_DOT türleri, yeni ilgili metrikle tasarlanmış Sphinx HNSW dizinine eşlenir ve yeni ilgili Satın Alma Sorgularını otomatikleştirmek için kullanılır. Parçalar, sunulan vektör parçaları türüdür. Temel olarak Sphinx, Float, INT8 ve INT (diğer adıyla f32, i8 ve i32) türünde vektörleri de saklar. Genellikle FAISS_Dot türü için standarttır (yalnızca ilkini takip etmeniz gerekir), ancak bu, bir FAISS_Dot'un her zaman en iyisi olduğu anlamına gelmez! Yeni desteklenen vektör listesi (diğer adıyla ANN listesi) türleri aşağıdaki gibidir. Ancak Sphinx, birden fazla vektör dizini türünü desteklemektedir!
İkili birleştirme arzı
LCCS'nin yine de normal ve nadir anahtar kelimeler arasında ayrım yapmadığını gözlemleyin; bunun için WLCCS faktörünü keşfedin. Ayrıca, tam olarak exact_field_hit'te biraz önce bahsettiğimiz nedenlerle, durdurma kelimelerine ve diğer metin mesajı çalıştırma araçlarına dikkat edin, bunlar aramayı "bozacaktır". Gerçekten de iyi bir durdurma kelimesi var mı, yoksa sorgunun bahsetmeyi unuttuğu herhangi bir normal kelime mi var (örneğin 143 örneği gibi)?
İzin almak için index_exact_conditions ayarının yapılması gerekiyor. Örneğin, kullanıcı muhtemelen bir sorguda (Rick veya Morty gibi) kelimenin tam anlamıyla biraz araştırma yapıyor olabilir. Örneğin, kelime operatörü (çift fiyatlar) elbette yalnızca ifade üzerinde çalışır. Örneğin, kelimeleri sağlayıcılarla ve (ve destekleri) gerektiği gibi birleştirerek tek bir boolean ifade oluşturabilirsiniz.
Son zamanlarda kesinlikle başarılı bir şekilde sonuç kümelerini döndürmeyen veya pingleri adreslemeyen aynaları dikkate almıyoruz. Ayrıca, gerçekten düzgün çalışmayan aynaları sorgulamayı (geçici olarak) durdurmanız mantıklı görünüyor. Bu tür gözlemlenen sorgu gecikmelerini bilmek, işletme sahibinin uyum sağlamasına ve daha yavaş olan aynalara daha az sayıda kişi göndermesine olanak tanır. Bu, sıralamaya göre yeniden düzenlenebilir ve en düşük sıralamadan en iyi 100 satırı çıkarabilirsiniz. Yukarıdaki örnekte, ikinci girişten aynı user_id, internet explorer'a kadar olan sıralamayı (daha fazla bilgi için) azaltır. Bu, son engellenen sonuç kümesine Kısıtlama maddesini (veya hayır) uygular.
En yeni sunulan modeller uint, bigint ve float'tır. Birleştirme kaynağının isteğe bağlı olup olmadığı ve register_document'ın unutulmasına ve/veya boş kalmasına izin verilip verilmediği önemlidir. İkili yapı içinde 8 baytlık belge kimliklerinin saklanması gerekir. Yalnızca binjoin kaynak türü için geçerlidir, diğer kaynak türlerinde yasaktır.
Sphynx Labs Fiyatları Canlı Araştırması
Artık cümle yapısı yerine, morfoloji sıralama sorgularında tamamen destekleniyor. Sunulan bu bireysel soruların, Matches() içinde de kullanıldıkları sürece, her zaman olduğu gibi, bir miktar temizlemeye ihtiyaç duydukları da bir gerçektir. Aynı zamanda, sonu ilişkilendirilmiş cümle yapısı azaltılmış sorguları Items()'a geçirmek çok kolay olabilir! Ayrıca, okunabilir çalışanlar da var, örneğin belki köpek sorgusu gibi.
Ancak, v.2.x'in aksine, artık dosyaları tanımlamak için docid'leri kullanmıyorum. Yine de, Remove ve diğer ifadelerdeki belirli satırları tanımak için bu docid'lerle uğraşıyorum. SQL satırlarına benzer; neredeyse ayırt edilemezler, gerçekten.