AI交流(进群备注:Tantivy)

Tantivy是一个用Rust编写的高性能全文搜索引擎库,受Apache Lucene启发。它支持多种分词器和语言,使用BM25评分,具备增量索引和多线程索引能力。Tantivy不是现成的搜索引擎服务器,而是一个用于构建搜索引擎的库,适用于需要高性能全文搜索的场景。它已成功应用于多个项目,如Seshat、Tantiny和Lnx。
Tantivy的特点:
- 1. 支持多种分词器和语言
- 2. 使用BM25评分
- 3. 增量索引和多线程索引
- 4. 快速启动时间(<10ms)
- 5. 自然查询语言和短语查询
- 6. 多值字段和快速字段
- 7. 范围查询和分面搜索
- 8. JSON字段支持
- 9. 聚合收集器(直方图、范围桶、平均值等)
- 10. SIMD整数压缩
Tantivy的功能:
- 1. 用于构建高性能全文搜索引擎
- 2. 命令行工具(tantivy-cli)
- 3. 用于索引和搜索文档
- 4. 支持多种语言的绑定(如Python、Ruby)
- 5. 适用于需要快速搜索和索引的应用场景
相关导航

Babel-LLM开源项目 – 开源多语言大模型
Babel是阿里巴巴开源的多语言大模型,支持25种主流语言,覆盖全球90%以上的人口。它提供了9B和83B两个版本,9B专为高效的多语言大模型推理和微调设计,适合研究和本地部署;而83B性能更好,但消耗的资源也更多。Babel的创新之一是采用了层扩展技术,通过在模型中插入额外的层来增加参数数量从而提升模型的性能。预训练方面,Babel采用了两阶段预训练策略:第一阶段是恢复阶段,目标是恢复模型在扩展过程中可能损失的性能;第二阶段是持续训练阶段,重点提升模型的多语言能力,尤其是低资源语言。Babel在多个主流基准测试中表现出色,尤其是在多语言推理、理解和翻译方面。
暂无评论...