如题，请问使用快捷键进行搜索的时候，怎么把光标选中的单词自动补充到搜索框中？

AI大模型搅局搜索这事，又热闹起来了。谷歌除了推出Bard，也开始在传统搜索上实验AI增强；微软必应悄悄增加GPT-4启用开关；创业公司Perplexity.ai也出了新版本。国内方面，也出现一个新物种：首款AI搜索产品“天工AI搜索”，来自大模型黑马玩家昆仑万维。如果不算大模型插件形式的实验，那么这就是国内首款正式落地，并投...

以MySQL为例，in和exists以及not in 和not exists有什么不同（原理和效率）呢？使用索引方面呢？说not in和<>不会使用索引，対吗？

数据库groupBy搜索数据默认搜索的是第一条出现的数据，如何返回最后一条数据 predicates .groupBy(["contentType"])

7 月 17 日下午，在 “2024 可信数据库发展大会” 搜索与分析型数据库&多模数据库分论坛上，中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会（以下简称：CCSA TC601）正式发布了《搜索型数据库白皮书》。

需求：搜索框下面展示近五条历史记录，并可执行查询功能。刷新界面可保存记录。 实现：本项目搜索框如下，包括两部分内容，即搜索内容和分类。 {代码...} 记得刚进入页面取出session中的存的数组对象 {代码...} 效果：

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。

spring-data-elasticsearch3.0.10提供的ElasticsearchRepository里有两个方法可以往搜索引擎里添加数据：save(Entity)、index(Entity)，我用这两个方法往搜索引擎里保存数据，但是我发现save()后立刻去搜索，是搜索不到数据的。必须在save()前调用一次deleteAll()，然后再save()才可以立刻搜到刚保存的数据。请问有人遇...

新接手一个数据库，今天发现 表数据 50G ,然后各种索引 75G，其中 大的索引3个每个 都在23G左右，大的索引 大部分和时间戳 绑定。

数据表使用innodb引擎，updated_at 字段使用普通索引。 三个问题： 对比前两条语句，第二条没有使用索引，我记得是扫描行数达到一定行数时会放弃使用索引，这个临界值是多少呢？ 全表扫描是显示扫描行数是 70341 行，而数据总行数却只有 57087 行？ select count(*) 使用了索引，但是也扫描了 70341 行，这个语句会产生...

目前市面上的cherry-studio、page-assit、anythingLLM、open-webui、dify产品都号称能让大模型支持联网搜索，对国内搜索引擎没有支持或者支持的不太好，国内内容生态最好应该是微信了，今天发现DeepChat产品内置了搜狗的微信搜索，可以结合deepSeek实现联网搜索

今天分享的这道面试题，让一个工作4年的小伙子去大众点评拿了60W年薪。这道面试题是： ”请你说一下Mysql索引的优点和缺点“关于这道题，看看普通人和高手的回答

对于数据库来说，正确地选择索引是基本要求，选错索引轻则导致查询缓慢，重则导致数据库整体不可用。PolarDB分布式版存在多种不同的索引：局部索引、全局索引、列存索引、归档表索引。

简介： 开源最大的特征就是开放性，云生态则让开源技术更具开放性与创造性，Elastic 与阿里云的合作正是开源与云生态共生共荣的典范。值此合作三周年之际，我们邀请业界资深人士相聚云端，共话云上Elasticsearch生态与技术的未来。

随着大模型时代带来的各种新型应用探索，结合传统基于文本匹配的精确检索与语义检索所带来的增益日益显著，尤其在一些深度依赖关键字词匹配的场景中，这种需求变得尤为关键。目前，阿里云向量检索服务 Milvus 版（简称阿里云 Milvus）集成开源 Milvus2.5版本内核，在支持向量检索的基础上，新增支持原生全文检索、基于特...

        MySQL 客户端连接成功后，通过 show [session|global] status 命令可以提供服务器状态信息。show [session|global] status 可以根据需要加上参数“session”或者“global”来显示 session 级（当前连接）的计结果和 global 级（自数据库上次启动至今）的统计结果。如果不写，默认使用参数是“session”。

Neon 前不久发布了适用于 Postgres 和 LangChain 的 pg_embedding 扩展，相比于 pgvector，它将 Postgres 中基于图形的近似最近邻搜索速度提升了 20 倍，准确度达到了 99%。