鐵人檔案
過去曾使用 elasticsearch 設計文本搜尋的自動補全功能，功能是做出來了，但結果差強人意；希望透過這次機會重新挑戰這個題目，希望表現可以更好，也順便重新學習 elasticsearch 並 catch up 最近推出的新功能。
好的，前面關於 ES 的知識應該足夠我們開始 auto-complete 的 task 了，首先我們需要有資料！ 之前實作的時候，使用的是 2016 年美國總統...
因為 elasticsearch 要打很多字，寫文苦手如我決定縮寫它，所以會用 ES 代稱。 auto-complete 除了自動補完之外，另外一個說法是『猜你...
上一篇說到用 significant text aggregation 補完沒有打完的字；那補完這個字了，下一步是要找出這個字的延伸字，也就是如果是 covid...
前兩篇實作了『補完還沒打完的字』，根據『被補完的字給接續建議字』；接下來使用 python 結合兩者產出最後的呈現，如果你不熟悉 python 可以閱讀註解，或...
從對之前作法的 Review 中，大致可以總結以下幾個可以改善的地方： 效率：因為 query 中大量的使用 significant-text aggrega...
前一篇綜整了三個主要的問題，並針對其中兩個—— significant-text aggregation 的效能和 suggestion 結果單一的問題做了一點...
在 『optimizer I 』中有提到，使用 significant-text aggregation 來補全單詞是個取巧的做法，今天稍微解釋一下 signi...
上一篇進行到 token 補全的部分，相比於原本使用 significant-text aggregation，採用了詞頻的方始把 token 補完；那 sug...
隨著 LLM （Large Language Model）& RAG （Retrieval-Augmented Generation）應用興起，vect...
今天目標要把一些 vector 存入 ES 內，供下一篇進行 KNN search 使用。 接下來的資料都會改用 TMDB 的電影資料，前面使用的 tweete...
