iveely.search
0.8.0 Release
Iveely is an abbreviation from I void everything, except loving you . O mecanismo de pesquisa tenta atingir diretamente a pesquisa do usuário por respostas ，, que é implementada com Java Pure.
Entre em contato comigo se tiver alguma dúvida, [email protected]. Construção automática aqui.
Download iveely.crawler & iveely.search.api e crie o JAR executável. Você pode usar o Maven para construí -los rapidamente.
example conf/for crawler/conf to the parent directory which contains iveely.crawler.jar . java -jar iveely.search.api.jar
java -jar iveely.crawler.jar
Note that iveely.search.api.jar should run before iveely.crawler.jar .
To query with keyword java , you can visit http://127.0.0.1:8080/api/0.9.1/query?queryField=title&respFields=title%2Ccontent%2Curl&keywords=java&totalHits=10 to get the result.
Se você receber a resposta JSON, parabéns, você executa com sucesso.
Além disso, as informações da API foram descritas usando Swagger-UI. Então você pode visitar http://127.0.0.1:8080/swagger-ui.html para obter mais API.
Eu também fui submetido à repositia central do Maven. Visite iveely@maven para obter mais.
With only document search is not the goal,to build more intelligent search engine is very important,so we have added a project named iveely.brain .
Iveely.brain possui dois modos, depuração local e chamadas de rede remota.
Para correr Iveely.brain, faça o seguinte:
Faça o download do iveely.brain e use Maven para criar, você também pode executar o código pela classe principal progam.java.
Local operation does not require any arguments,but you need copy folder 'example conf/for brain/ai' to the same parent directory with iveely.brain.jar .
Quando executado no modo local, você pode entrar em uma pergunta sobre console como 'Qual cidade é a capital dos Estados Unidos?'
Se o console escrever 'Washington', parabéns, você correu com sucesso.
Q:Which city is the capital of the United States?
A:Washington.
Para obter mais informações, consulte a linguagem de marcação de inteligência artificial distribuída.
Modifique o arquivo 'AI/Property/Branches.xml', configure o número da porta e ofereça para fornecer serviços de rede, para que o sistema externo possa acessar o serviço, o que é importante para o mecanismo de pesquisa distribuído.
Em 2015, meu amigo e eu começamos a pesquisar no campo da inteligência artificial, precisamos de uma estrutura de computação leve para nos ajudar a criar um modelo de dados rapidamente. Implantação rápida, resultados rápidos, simples de se encaixar é a nossa intenção original naquele momento. Mesmo espero que qualquer programa possa ser distribuído, como o programa de rastreamento do mecanismo de pesquisa. No processo do ano passado, a computação nos deu muita ajuda, por isso decidimos abrir código para mais desenvolvedores.
É uma estrutura de computação em tempo real distribuída muito leve, como a Storm, possui quatro componentes muito importantes:
É os dados da fonte de entrada, pode ser obtido lendo a fonte de dados do sistema de arquivos, também pode ser alcançada por outras maneiras. É também o lugar onde toda a execução do programa de cluster começou
As fontes de dados iOutput podem ser do ioutput e iinput, mas a saída deve ser ou nenhuma saída, não pode ser emitida diretamente para um arquivo. É o meio da unidade de processamento de dados.
O iInputReader é uma entrada com a função da leitura do arquivo, qualquer implementação do IRADER pode ser usada no iinputreader, incluindo o sistema de arquivos Windows, sistema de arquivos UNIX, sistema de arquivos Hadoop, etc.
É uma subclasse do iouput, usada para escrever dados em um sistema de arquivos local ou outro sistema de arquivos.
Exemplo pode ser encontrado aqui.
O banco de dados é um mini sistema de armazenamento de dados, possui dois modos, como segue:
O modo local é fácil de usar, código de exemplo =>
final String houseName = "example_house";
final String tableName = "example_table";
Warehouse warehouse = LocalStore.getWarehouse(houseName);
warehouse.createTable(tableName);
int id = warehouse.insert(tableName,new Object[]{"1", "this is example"});
Object[] data = warehouse.selectById(tableName,id);
System.out.print(data);
warehouse.dropTable(tableName);
Use o modo remoto, você pode criar um servidor de banco de dados e cada aplicativo pode acessar o banco de dados. Exemplo código =>
final String houseName = "example_house";
final String tableName = "example_table";
DbConnector connector = new DbConnector(houseName, "localhost", 4321);
final int id = connector.insert(tableName, new Object[]{"1", "this is example"});
Object[] data = connector.selectOne(tableName, id);
System.out.print(data);
connector.dropTable(tableName);
Para uma melhor compreensão da próxima geração de mecanismos de pesquisa modernos, escrevi um livro chamado "Análise e implementação de princípios do mecanismo de pesquisa de Big Data", você pode obter este livro na Amazon.com ou JD.com.
A partir de 2009, comecei a pensar que o mecanismo de pesquisa não apenas uma ferramenta de pesquisa simples. Ofereço palavras -chave para mecanismo de pesquisa, o mecanismo de pesquisa retorna alguns documentos, acho que isso não é inteligente o suficiente.
Espero que eu dê uma pergunta aos mecanismos de pesquisa, isso me dá uma resposta, esse é o meu objetivo original.
