30 May, 2024 Two years ago, on June 1st, 2022, Kagi introduced a search engine that challenged the ad-supported version of the web. Kagi Search instead works for you, the user, and not an advertiser paying for your attention. At the time of launch, we did not know if anyone would pay for their search engine and web browser, but luckily, here we are two years later at the forefront of a movement to
全文検索エンジンも、事前に検索対象のデータを調べてこのような索引を作っておくことで、高速な検索を実現しています。 インターネット検索の例 たとえばインターネット検索の場合、まず各サイトからデータを収集して、その中から索引に載せる単語を選んで索引を作ります。索引のデータは下の図の右側のような表になっています。各単語と、それがどのサイトのどこにあったのかを記録しておく形です。 検索の時は、この索引データを調べます。例えば利用者が「理解」という言葉で検索したら、索引の「理解」のところを調べます。そうすると「サイトAの8文字目と18文字目、サイトGの……」と出現場所がわかるので、すぐに結果を返せます。 なお、この図では索引の単語の並び方が適当ですが、実際には本と同じように「あいうえお順」などに並べておいて、すぐに単語を見つけられるようにしてあります。 索引にない単語 この仕組みの場合、索引にある単
It’s easy to find documents containing "large" and "elephant". It’s hard to find documents in German which have "large" and "elephant" together in a sentence, or words with similar meanings to large, and provide only the 10 most relevant documents. And the sense that full-text search should be easy often stems from fixating on the middle part of "What’s so hard about implementing an inverted index
先日、静的サイトに特化した全文検索ライブラリとして「Pagefind」というソフトウェアがあることを、下記の記事が話題になったことで知りました。 参考:静的サイトに特化した検索ライブラリ Pagefind を試す | grip on minds 実は、いまお読みのPublickeyはまさに、Movable TypeというCMSを用いて生成された静的なWebサイトです。現在、PublickeyではGoogleが提供している「Googleカスタム検索エンジン」を全文検索エンジンとして採用しています(右上の虫眼鏡アイコンから呼び出せます)。 しかしPublickeyでは以前からGoogleに依存しない、自前の全文検索エンジンを持てないかと模索しており、まさにPagefindは私が探し求めていたソフトウェアだったと言えます。 そこでさっそくPagefindがPublickeyに導入できるかどうか、
デモとして、このブログに Pagefind を導入してみました。ヘッダーの検索アイコンをクリックすると検索フォームが表示されるので、キーワードを入力して検索してみてください。 使い方 Pagefind は構築済みの UI ライブラリと、CLI コマンドとしてインデックスを作成するためのツールから構成されています。まずは UI ライブラリの部分から見てみましょう。 UI ライブラリ Pagefind の UI ライブラリは、検索フォームと検索結果を表示するためのコンポーネントから構成されています。この UI は以下のコードを追加するだけで簡単に利用できます。 <link href="/pagefind/pagefind-ui.css" rel="stylesheet" /> <script src="/pagefind/pagefind-ui.js"></script> <div id="s
こんにちは。レシピ事業部の新井(@SpicyCoffee)です。 クックパッドではこれまで、レシピを投稿してから検索結果に反映されるまで最長で 24 時間程度の時間がかかっていました。今回、この時間を 5 分程度、最長でも 10 分程度に短縮することに成功しました。本記事では、プロジェクトオーナーの立場で関わった私が代表してその開発について紹介します。 プロジェクトの目的と数値目標 本プロジェクトでは上記の「レシピを投稿してから検索結果に反映されるまでの時間短縮」が目的とされました。しかし、時間短縮といっても現状 24 時間であるものを "1 時間" にするのか、"1 分" にするのか、"1 秒" にするのかでは話が全然違います。この数値目標は設計を始めとした後の意思決定に大きく影響を与えるため、しっかりとした意図を持った状態で明確に定めておく必要がありました。 そこで、私とプロダクトオー
Pagefind 1.0 is here! This release has been many months in the making, and we're thrilled to be bringing some great new features and improvements. This release also marks a point in time for Pagefind's stability and maturity. Thanks to everyone who has helped out with contributions and feedback in the last year, we're now more confident than ever that Pagefind is a perfect fit with nearly any stat
The ugrep-indexer utility recursively indexes files to speed up recursive grepping. Also the contents of archives and compressed files are indexed when specified with a command-line option. This eliminates searching them when none of their contents match the specified patterns. ugrep is a grep-compatible fast file searcher that supports index-based searching. Index-based search can be significantl
2023-04-17 Twitter’s Recommendation Algorithm Elon Mask が以前から計画していた、Twitter の検索&推薦関連のシステムが GitHub で公開された。 良い機会なので、いままでの Twitter 検索の記事をまとめつつ、コードも読んでみます。 単発の記事でまとめようとするとドデカ記事になってしまうので、一連の記事を通じて Twitter の検索システムを学んでいきたいと思っており、以下の構成で進めていく。 概要編論文解説コードを読んでみたTwitter’s New Search Architecture 2010-10-06 公開 この時期に新しいアーキテクチャに移行MySQL による検索から Lucene による検索へ移行要件1000 tweets/sec12000 queries/sec1 billion queries /
こんにちは。エンジニアの谷井です。 フォルシアでは、Spookと呼んでいる技術基盤を用いて、主に旅行業界やMRO業界に対して、膨大で複雑なデータを高速検索できるアプリケーションを提供しています。 今回はその高速検索のノウハウのうち、特にDBの扱いに関連する部分について、ベテランエンジニアへのインタビューを通してそのエッセンスをまとめてみました。 一般的なベストプラクティスだけでなく、検索性能を高めることに特化しためずらしいアプローチもあるので、ぜひご覧ください。 フォルシアにおける検索DBについて まず前提としてフォルシアで扱うデータについて軽く説明します。 扱うデータの複雑さ たとえば、旅行会社向けのアプリケーションであれば、宿泊素材の情報としては ホテルの情報「〇〇ホテル」(~約2万件) プランの情報「朝食付き・ロングステイ△△プラン」(0~1500件/施設) 客室の情報(~100件/
AI & MLLearn about artificial intelligence and machine learning across the GitHub ecosystem and the wider industry. Generative AILearn how to build with generative AI. GitHub CopilotChange how you work with GitHub Copilot. LLMsEverything developers need to know about LLMs. Machine learningMachine learning tips, tricks, and best practices. How AI code generation worksExplore the capabilities and be
TL;DR 表記揺れがふくまれる検索クエリにマッチしたコンテンツを表示するための手法として、スミス・ウォーターマン法に基づくあいまい検索を実装して検索精度を向上しました。この手法は機械学習システムを使わないためメンテナンスコストが低く、その一方で速度面でも実用的な性能を持ちチューニングしやすいのが特長です。 はじめに こんにちは、ギフトモールで検索エンジンなどを開発している @samayotta です。 私たちギフトモールはプレゼントに特化したECサービスを提供しています。ギフトECにおいても、ユーザのニーズにマッチする商品を探すための検索機能は重要となります。例えば、弊社が運用しているギフトECサービスの一つであるギフトモールは、ユーザが入力する文字列の検索クエリから関連するキーワードを検出し、そのキーワードに紐づいているコンテンツ(商品、記事、etc.)を提示する検索機能を持っています
YaCy is free software for your own search engine. Join a community of search engines or make your own search portal! There are these three use cases you can choose from: P2P Mode Web Search by the people, for the people: decentralized, all users are equal, no central, no search request storage, shared index. Your Search Portal Your YaCy installation is independent from other peers. Define your own
1.はじめに 膨大な量の電子データから目的となるデータを取得・抽出する情報検索。その技術は広く普及し、多くの人々が、様々な場面でその恩恵を受けています。GoogleやBingをはじめとした、世の中に大きなインパクトを与えるWeb検索がその代表例ですが、物件検索や論文検索、メール検索などその応用は様々です。 さて、今回取り組んだのは、Goによる転置インデックスを用いた全文検索エンジンのスクラッチ実装です。研究で自然言語処理を学んだことをきっかけに、情報検索や転置インデックスといったトピックに強い興味が湧いたので、Elasticsearch等には頼らず、ゼロから実装を行いました。以下、リポジトリになります。 本記事では、Omochiの設計・実装に関する説明を行なっていきます。 2.転置インデックス型・全文検索エンジンOmochi リポジトリのREADME.mdにも記載がありますが、今回実装した
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