- gin作为http框架，grpc作为rpc框架，etcd作为服务发现。
- 总体服务分成
用户模块、收藏夹模块、索引平台、搜索引擎(文字模块)、搜索引擎(图片模块)。 - 分布式爬虫爬取数据，并发送到kafka集群中，再落库消费。 (虽然爬虫还没写，但不妨碍我画饼...)
- 搜索引擎模块的文本搜索单独设立使用boltdb存储index，mapreduce加速索引构建并使用
roaring bitmap存储索引。 - 使用trie tree实现词条联想(后面打算加上算法模型辅助词条联想)。
- 图片搜索使用ResNet50来进行向量化查询 + Milvus or Faiss 向量数据库的查询 (开始做了... DeepLearning也太难了...)。
- 支持多路召回，go中进行倒排索引召回，python进行向量召回。通过grpc调用连接，进行融合。
- 支持TF-IDF，BM25等等算法排序。
all in react, but still coding
- 引入降级熔断
- 引入jaeger进行全链路追踪(go追踪到python)
- 引入skywalking or prometheus进行监控
- 抽离dao的init，用key来获取相关数据库实例
- 冷热数据分离(参考es的方案,关键在于判断冷热的标准,或许可以写在中间件里面？)
- 目前来说mysql已经足够存储正排索引，但后续可能直接一步到位到OLAP，starrocks单表亿级数据也能毫秒查询，mysql到这个级别早就分库分表了..
- 构建索引的时候太慢了.后面加上并发，建立索引的地方加上并发
- 索引压缩，inverted index，也就是倒排索引表，后续改成存offset,用mmap
- 相关性的计算要考虑一下，TFIDF，bm25
- 使用前缀树存储联想信息
- 哈夫曼编码压缩前缀树
- 建索引的时候，传文件地址改成传文件流
- python 引入 bert 模型进行分词的推荐词并提供 grpc 接口
- inverted 和 trie tree 的存储支持一致性hash分片存储
- 词向量
- pagerank
- 分离 trie tree 的 build 和 recall 过程
- 分词加入ik分词器
- 构建索引平台，计算存储分离，构建索引与召回分开
- 并且差运算 (位运算)
- 分页
- 排序
- 纠正输入的query,比如“陆加嘴”-->“陆家嘴”
- 输入进行词条可以进行联想，比如 “东方明” 提示--> “东方明珠”
- 目前是基于块的索引方法，后续看看能不能改成分布式mapreduce来构建索引 (6.824 lab1)
- 在上一条的基础上再加上动态索引（还不知道上一条能不能实现...）
- 改造倒排索引，使用 roaring bitmap 存储docid (好难)
- 实现TF类
- 搜索完一个接着搜索，没有清除缓存导致结果是和上一个产生并集
- 排序器优化
环境启动！
make env-up小小数据集就在 source_data/movies_data.csv
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确保电脑已经安装了python,确保python version>=3.9,我的版本是3.10.2
python --version
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安装venv环境
python -m venv venv
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激活 venv python 环境
macos:
source venv/bin/activatewindows:
等我清完C盘再兼容一下...还没在win上跑过...
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安装第三方依赖
pip install -r requirements.txt
golang version >= go 1.16 即可。我的go版本是 1.18.6
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下载第三方依赖包
go mod tidy
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目录下执行
make run-xxx(user,favortie ...) # e.g: # make run-user # make run-favorite # 具体看makefile文件
在提交pr之前，请查看 CONTRIBUTING_CN.md