最近几天OpenAI发布的ChatGPT聊天机器人火出天际了，连着上了各个平台的热搜榜。这个聊天机器人最大的特点是模仿人类说话风格同时回答大量问题。

向索引的所有分片 （ shard）都发出查询请求， 各分片返回的时候把元素文档 （ document）和计算后的排名信息一起返回。　　这种搜索方式是最快的。 因为相比下面的几种搜索方式， 这种查询方法只需要去 shard查询一次。 但是各个 shard 返回的结果的数量之和可能是用户要求的 size 的 n 倍。　　优点：这种搜索方式是最...

98. 验证二叉搜索树 题目来源：[链接] 题目 给定一个二叉树，判断其是否是一个有效的二叉搜索树。 假设一个二叉搜索树具有如下特征： 节点的左子树只包含小于当前节点的数。节点的右子树只包含大于当前节点的数。所有左子树和右子树自身必须也是二叉搜索树。 示例 1: {代码...} 示例 2: {代码...} 解题思路 思路：中序遍...

查询表CUS_IMGACH, ATTRIBUTES字段指定成BAdI definition名称，查询出的记录里，TEXT字段就为SPRO里定义该BAdI的路径。

贝壳作为一家房产服务互联网平台，如何在海量房源中选出能够快速成交的房源是对平台和经纪人来说都是一件非常重要同时具有挑战的事情，但是针对房型图，户型信息等一系列非结构化数据在平台中应该怎么搜索呢？

最近在重温数据结构与算法知识，打算用golang将常用算法都实现一遍，主要包括：数组，单链表，双链表，队列，栈，排序算法，二分查找，二分查找扩展问题，二叉树搜索，大小堆，递归，回溯，贪心，分治，图的搜索，跳跃表，位图，缓存淘汰算法，动态规划，字符串搜索等，还有使用常用算法解决一些实际问题。

“搜索”是我们在日常上网中使用率非常高的功能，搜索的目的是快速检索到目标数据，用户输入目标数据的一定特征作为搜索条件，进行搜索之后就能得到符合相应特征的数据。输入的特征越多越详细，得到的结果也就会越精确。

大家好，我是 god23bin。欢迎来到《一分钟学一个 Linux 命令》系列，每天只需一分钟，记住一个 Linux 命令不成问题。今天需要你花两分钟时间来学习下，因为今天要介绍的是两个常用的搜索命令：find 和 grep 命令。

将推理与外部搜索过程集成颇具挑战，尤其是针对复杂多跳问题。本文提出ReSearch框架，通过强化学习训练大语言模型（LLMs）进行搜索式推理，且无需推理步骤的监督数据。该框架把搜索操作融入推理链，以基于文本的思维引导搜索，搜索结果又影响后续推理。实验显示，ReSearch在多跳问答基准测试中显著优于基线方法。

Elasticsearch is a search engine based on the Lucene library. It provides a distributed, multitenant-capable full-text search engine with an HTTP web interface and schema-free JSON documents.即：ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web...

众所周知，Visual Studio Code(VS code)是微软家提供的一个轻量而开放的免费开源代码编辑器，吸引了不少开发者投入到vscode下进行日常生产，而平时的编码工作又是异常的枯燥乏味，于是笔者在这里折腾了一下，给VS Code装上了一个可以聊天和听歌的插件。

机器人和僵尸网络通常与网络犯罪分子窃取数据、身份、信用卡号码和更糟糕的情况有关。但是，机器人也可以有好的目的。将好的机器人与坏的机器人区分开来，也可以在保护你公司的网站和确保你的网站获得应有的互联网流量方面发挥很大作用。

官方文档上写的是 term-level queries，表义为基于准确值的对文档的查询，可以理解为对 keyword 类型或者 text 类型分词为 keyword 的字段进行 term 形式的精确查找。

效果展示：前置准备：已搭建好，配少配置数据的搜索详情页具体步骤：添加需要的组件添加需要查询的数据添加事件配置搜索按钮和动态容器触发器步骤分解：添加需要的组件添加 标签文本添加 图标添加 动态数据容器添加 输入框添加需要查询的数据点击上方面板 数据中心创建数据表，添加自己需要的数据内容添加事件点击上方面...

天工AI搜索是由昆仑万维研发的一个AI搜索工具，在应用市场排名靠前。试了一下，它的工作原理是将用户输入的问题，通过搜索引擎搜索出相关文章，然后用AI总结这些文章内容来呈现给用户，最后让AI列出一个相关问题列表以方便用户追问。

近 5 年以来，图片、视频、语音等非结构化数据的数量，出现了爆发式增长。随着深度学习技术的不断升级，深度表征学习、迁移学习、对比学习等技术日益成熟， 非结构化数据的搜索也逐渐形成可能。

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