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probly search

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2.0.1

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明確搜索·

由Rust編寫的全文搜索庫，以插入速度進行了優化，可完全控制評分計算。

最初，這是節點庫ndx的端口。

演示

配方（標題）搜索50K文檔。

https://quantleaf.github.io/probly-search-demo/

特徵

進行得分的三種方式
- BM25排名函數以排名匹配文檔。 Lucene> = 6.0.0中默認使用的相同排名函數。
- 零對一個，庫的唯一評分函數，提供了一個標準化的分數，該分數由0和1界限。非常適合與查詢的標題/標籤匹配。
- 能夠通過植入ScoreCalculator性狀來完全自定義自己的評分功能。
基於TRIE的動態倒置索引。
多個字段全文索引和搜索。
每場得分提升。
可配置的令牌。
與查詢擴展的免費文本查詢。
快速分配，但潛在刪除。
WASM兼容

文件

添加，刪除和搜索文檔

請參閱集成測試。

與WASM一起使用此庫

請參閱食譜搜索演示項目

一個基本示例

使用具有2個字段的文檔創建索引。查詢文檔，並刪除文檔。

 use std :: collections :: HashSet ;
use probly_search :: {
    index :: Index ,
    query :: {
        score :: default :: { bm25 , zero_to_one } ,
        QueryResult ,
    } ,
} ;

// A white space tokenizer
fn tokenizer ( s : & str ) -> Vec < Cow < str > > {
     s . split ( ' ' ) . map ( Cow :: from ) . collect :: < Vec < _ > > ( )
}

// We have to provide extraction functions for the fields we want to index

// Title
fn title_extract ( d : & Doc ) -> Vec < & str > {
    vec ! [ d.title.as_str ( ) ]
}

// Description
fn description_extract ( d : & Doc ) -> Vec < & str > {
    vec ! [ d.description.as_str ( ) ]
}

// Create index with 2 fields
let mut index = Index :: < usize > :: new ( 2 ) ;

// Create docs from a custom Doc struct
let doc_1 = Doc {
    id : 0 ,
    title : "abc" . to_string ( ) ,
    description : "dfg" . to_string ( ) ,
} ;

let doc_2 = Doc {
    id : 1 ,
    title : "dfgh" . to_string ( ) ,
    description : "abcd" . to_string ( ) ,
} ;

// Add documents to index
index . add_document (
    & [ title_extract , description_extract ] ,
    tokenizer ,
    doc_1 . id ,
    & doc_1 ,
) ;

index . add_document (
    & [ title_extract , description_extract ] ,
    tokenizer ,
    doc_2 . id ,
    & doc_2 ,
) ;

// Search, expected 2 results
let mut result = index . query (
    & "abc" ,
    & mut bm25 :: new ( ) ,
    tokenizer ,
    & [ 1. , 1. ] ,
) ;
assert_eq ! ( result.len ( ) , 2 ) ;
assert_eq ! (
    result [ 0 ] ,
    QueryResult {
        key: 0 ,
        score: 0.6931471805599453
    }
) ;
assert_eq ! (
    result [ 1 ] ,
    QueryResult {
        key: 1 ,
        score: 0.28104699650060755
    }
) ;

// Remove documents from index
index . remove_document ( doc_1 . id ) ;

// Vacuum to remove completely
index . vacuum ( ) ;

// Search, expect 1 result
result = index . query (
    & "abc" ,
    & mut bm25 :: new ( ) ,
    tokenizer ,
    & [ 1. , 1. ] ,
) ;
assert_eq ! ( result.len ( ) , 1 ) ;
assert_eq ! (
    result [ 0 ] ,
    QueryResult {
        key: 1 ,
        score: 0.1166450426074421
    }
) ;