Havenask是阿里巴巴集团自研的搜索引擎,也是阿里巴巴内部广泛使用的大规模分布式检索系统,支持了包括淘宝、天猫、菜鸟、高德、饿了么、全球化在内整个阿里巴巴集团的搜索业务,为用户提供高性能、低成本、易用的搜索服务,同时具有灵活的定制和开发能力,支持算法快速迭代,帮助客户和开发者量身定做适合自身业务的智能搜索服务,助力业务增长。
此外,基于Havenask打造的行业AI搜索产品——阿里云OpenSearch,也将持续在阿里云上为企业级开发者提供全托管、免运维的一站式智能搜索服务,欢迎企业级开发者们试用。
Havenask 的核心能力与优势,有以下几点:
- 极致的工程性能:支持千亿级数据实时检索,百万QPS查询,百万TPS写入,毫秒级查询延迟与秒级数据更新。
- C++的底层构建:对性能、内存、稳定性有更高保障。
- SQL查询支持:支持SQL语法便捷查询,查询体验更友好。
- 丰富的插件机制:支持各类业务插件,拓展性强。
- 支持图化开发:实现算法分钟级快速迭代,定制能力丰富,在新一代智能检索场景下的支持效果优秀。
- 支持向量检索:可通过与插件配合实现多模态搜索,满足更多场景的搜索服务搭建需求。
- Havenask Wiki: https://github.com/alibaba/havenask/wiki
- 镜像介绍
- ha3_runtime:可直接运行的镜像,无需编译代码,包含了问天引擎的可执行文件。
- ha3_dev:用于开发测试的镜像,里面包含了开发测试时需要的各种依赖库和头文件,如何编译问天引擎请参考编译代码。
- 环境要求
- 确保机器内存大于10G,cpu大于2核,磁盘大小大于50G。
- 使用前确保设备已经安装和启动Docker服务。
克隆仓库
git clone git@github.com:alibaba/havenask.git
cd havenask/docker
创建容器,其中CONTAINER_NAME为指定的容器名
docker pull havenask/ha3_runtime:0.2.2
./create_container.sh <CONTAINER_NAME> havenask/ha3_runtime:0.2.2
如果由于Docker Hub访问不稳定无法下载以上镜像,可以尝试阿里云镜像源
docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/havenask/ha3_runtime:0.2.2
./create_container.sh <CONTAINER_NAME> registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/havenask/ha3_runtime:0.2.2
登陆容器
./<CONTAINER_NAME>/sshme
构建全量索引
cd ~/havenask/example/
python build_demo_data.py /ha3_install
启动havenask引擎
python start_demo_searcher.py /ha3_install
引擎的默认查询端口为45800,使用脚本进行查询测试。下面是一些测试query。更多测试case见example
python curl_http.py 45800 "query=select count(*) from in0"
python curl_http.py 45800 "query=select id,hits from in0 where MATCHINDEX('title', '搜索词典')"
python curl_http.py 45800 "query=select title, subject from in0_summary_ where id=1 or id=2"
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