İçerik
Sınıf kimlik numarası ve token dosya adı listesi, token sınıflarının indekslenmesini yapılandırmak için kullanılır. İsteğe bağlıdır, varsayılan değer boştur, yani DocStore içinde hiçbir şey tutulmaz. En yeni varsayılan 128M, ciddi yükler için muhtemelen çok düşüktür! Sonuç olarak, rt_mem_restriction aslında önemli bir sınırdır. Yeni bir 100 GB disk bölümü oluşturuyorsanız, RAM'de yaklaşık 10 GB daha fazla işlem gerektirecektir. Yeni disk bölümü tamamen hazır olana kadar genellikle daha fazla yazma işlemine izin vermez.
Ballonix 1$ depozito: Sahadaki en üst sıralarda yer alan sorunlar
Türler, ilgili C sürümlerinize doğrudan eşlenir. En iyi istisna, SPH_UDF_TYPE_FACTORS argüman biçimidir. Şu anda yalnızca FLOATN'ı destekliyorum, ancak gelecekte marka sayısını artırabiliriz. Daha iyi bir durumda, kesinlikle bozuk eşleşmeler elde edersiniz. Toplu UDF'ler, grubun ortasından gelen hevesli ve kurtarılamaz bir hatayla başarısız olsa bile, yeni tüm sonuçlar dizisini makul bir standart değerle tamamlamalıdır. Örneğin, 397 eşleşmeye sahip olmak için foo_batch()'e 128, 128, 128 olmak üzere dört çağrı yapılmalı ve buna karşılık her toplu işlemde 13 eşleşme elde edebilirsiniz.
Asla, asla. Örnek olarak, bir sonraki düşüncenizin dahili olarak nasıl saklandığını hayal edin? İnsanların jsontest'inize gönderdiği her satırdaki tek sütun yaklaşık 4 MB olabilir. Annot_sum_idf, eşleştirilen tüm ilk ifadeler (belki de tekrarları değil!) üzerinden float bir verimlilikle thesum(idf)'yi deneyin.
global_idf yönergesi
Sphinx HNSW şu anda Float ve INT8 Ballonix 1$ depozito vektörlerini (aralık özelliklerinde tutulur) desteklemektedir. HNSW_L1, HNSW_L2 ve HNSW_DOT türleri tablosu, en yeni ilgili ölçütle tasarlanmış Sphinx HNSW dizinini ve sorgularla yeni ilgili edinimi otomatikleştirmenize yardımcı olmak için kullanılır. Bileşen, sunulan vektör bölümü biçimidir. Temelde Sphinx, Drift, INT8 ve INT bölümü (diğer adıyla f32, i8 ve i32) içeren vektörleri de saklayabilir. Genellikle FAISS_Dot türünü varsayılan olarak kullanırız (sadece takip edilen ilk tür), ancak bu FAISS_Mark'ın daha iyi olduğu anlamına gelmez! Yeni sunulan vektör listesi (diğer adıyla ANN listesi) türleri aşağıda listelenmiştir. Ancak Sphinx, yalnızca bunlardan daha fazla vektör dizin türünü desteklemektedir!
Dijital abonelik hizmeti
LCCS'nin yine de düzenli ve nadir anahtar kelimeler arasında ayrım yapmadığını gözlemleyin; bunun için WLCCS temellerine bakın. Ayrıca, durdurma kelimeleri veya diğer metin mesajı çalıştırma araçlarından birinin "bozulmasına" dikkat edin, bu da exact_field_struck'ta biraz önce tartışılan benzer nedenlere yol açabilir. Gerçekten de iyi bir durdurma kelimesi olup olmadığını veya sorunun bahsetmediği herhangi bir düzenli kelime olup olmadığını kontrol edin (örneğin, one four around three örneğinde olduğu gibi).
index_exact_words ayarının etkinleştirilmesi gerekiyor. Örneğin, sürücü yönetimi muhtemelen bir sorguda (Rick Morty) incelendiğinden beri bir şekilde incelenebilir. Örneğin, terimler sürücüsü (çift fiyatlar) elbette sadece terimlerle ilgilenir. Örnek olarak, terimleri sağlayıcılarla birleştirebilirsiniz ve hatta gerektiği gibi (ve destekleyeceksiniz) herhangi bir boolean ifadesi oluşturabilirsiniz.
Dekoratif aynaları unutuyoruz, bunlar yakın zamanda insanları etkileme kümesini başarıyla geri döndürmedi veya ping adreslerini ele almadı. Buna ek olarak, aynaları sorgulamayı (geçici olarak) önlemenize yardımcı olmak iyi bir fikirdir, çünkü bunlar da çalışmaz. Bu tür sorgu gecikmelerini bilmek, sahibinin ayarlama yapmasına olanak tanır ve şu anda daha yavaş olan aynalara daha az ziyaretçi gönderirsiniz. Bu, sıralamaya göre tekrar düzenlenebilir ve en düşük sıralamaya göre yüz satır daha iyi bir verimlilik elde edebilirsiniz. Yukarıdaki benzetmeden, aynı user_id, web tarayıcısı üzerinde başka bir giriş etkisi çizgisi de dahil olmak üzere puanı en aza indirirler (daha fazla bilgi için). Ardından, yeni filtrelenmiş sonuç kümenize Sınırlama koşulunu (veya yokluğunu) uygular.
Yeni sunulan sürümler uint, bigint ve float'ı deniyor. Belki de kayıt kaynağı aslında isteğe bağlıdır ve register_file'ı yok edilmiş olarak işaretleyebilir ve/veya boş bırakabilirsiniz. Dijital yapı içinde 8 baytlık belge kimliklerini saklamanız gerekiyor. Forbinjoin kaynak biçimi için, diğer kaynak türlerini yasaklayın.
Sphynx Labs, Alive Research'ü değerlendiriyor.
Şimdi, cümle yapısından ziyade, morfoloji tamamen sıralama sorgularında kullanılıyor. Elbette, bu bireysel soruların yine de bir miktar temizlemeye ihtiyacı var, ancak bunları Fits() içinde de kullandığınız sürece, genellikle bu işlem yapılır. Aynı zamanda, Issues() için son-ilişkili sözdizimi azaltılmış soruları geçirmek çok kolay olacak! Ayrıca, kişi tarafından görülebilen sağlayıcılar için, kedi veya köpek sorgusunu düşünün.
Ancak, v.dos.x'in aksine, artık dosyaları tanımlamak için docid'lerle oynamıyoruz. Yine de, Remove ve diğer ifadelerde belirli satırları tanımlamak için bu docid'leri kullanıyorum. SQL satırlarına çok benzer; neredeyse ayırt edilemez, aslında.