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Tangseng 基于Go语言的搜索引擎

项目详细内容地址点击这里

项目大体框架&功能

  1. gin作为http框架,grpc作为rpc框架,etcd作为服务发现。
  2. 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)
  3. 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...)
  4. 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。
  5. 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)。
  6. 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...)。
  7. 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。
  8. 支持TF-IDF,BM25等等算法排序。

项目大体框架

🧑🏻‍💻 前端地址

all in react, but still coding

react-tangseng

未来规划

架构相关

  • 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..

功能相关

  • 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

文本搜索

快速开始

环境启动!

make env-up

小小数据集就在 source_data/movies_data.csv

Python 启动!

  1. 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
  2. 安装venv环境

    python -m venv venv
  3. 激活 venv python 环境

    macos:

    source venv/bin/activate

    windows:

    等我清完C盘再兼容一下...还没在win上跑过...

  4. 安装第三方依赖

    pip install -r requirements.txt

Golang 启动!

golang version >= go 1.16 即可。我的go版本是 1.18.6

  1. 下载第三方依赖包

    go mod tidy
  2. 目录下执行

    make run-xxx(user,favortie ...)
    # e.g:
    # make run-user
    # make run-favorite
    # 具体看makefile文件

开源贡献

在提交pr之前,请查看 CONTRIBUTING_CN.md