首页
/ 推荐使用:Elasticlunr - Elixir中的轻量级全文搜索引擎库

推荐使用:Elasticlunr - Elixir中的轻量级全文搜索引擎库

2024-05-31 13:20:58作者:凤尚柏Louis

1、项目介绍

Elasticlunr 是一个专为 Elixir 环境设计的全栈文本搜索库。它允许您对 JSON 文档进行索引,并提供友好的接口来检索匹配的文档。这个小巧的库旨在为不需要大型搜索引擎复杂部署的 Web 应用程序提供解决方案,同时利用 BEAM 平台的优势。

2、项目技术分析

Elasticlunr 提供了以下功能:

  • 查询时间加权:无需在构建索引时设置权重,更灵活的查询时间加权策略。
  • 更为合理的评分机制:采用类似 Elasticsearch 和 Lucene 的评分算法,确保更准确的排名结果。
  • 字段搜索:您可以选择要索引和搜索的特定字段。
  • 布尔模型:每个查询令牌可以指定搜索字段和布尔操作(如“OR”或“AND”)。
  • 组合模型:结合 TF/IDF 模型和向量空间模型,使结果排序更加可靠。

此外,Elasticlunr 还支持词干扩展,以增加召回率,并且提供了多种存储选项,包括 Blackhole、Disk 以及 S3 存储适配器。

3、项目及技术应用场景

Elasticlunr 尤其适用于那些希望在单个 BEAM 服务中整合业务逻辑和搜索功能的小型到中型企业应用。这不仅可以简化架构,减少对外部服务(如 Elasticsearch 或 Solr)的依赖,还能提高搜索速度,增强系统的整体性能和可靠性。

4、项目特点

  • 易集成:只需将 elasticlunr 添加至你的 mix.exs 文件的依赖列表即可快速启用。
  • 实时演示:通过 Livebook 提供的交互式示例,开发者可以轻松理解并测试 Elasticlunr 的功能。
  • 自定义存储:允许您配置自定义的存储提供商,目前支持 Blackhole、Disk 和 S3,方便数据持久化和管理。
  • 强大且灵活:支持多种搜索策略,便于定制满足不同需求的应用场景。

如果你正在寻找一个轻量级、易于集成的全文搜索解决方案,Elasticlunr 绝对值得尝试。立即添加到你的项目中,看看它如何提升你的应用搜索体验吧!

查看文档 | 运行 Livebook 示例 | 了解更多

登录后查看全文
热门项目推荐

热门内容推荐

最新内容推荐

项目优选

收起
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
152
1.97 K
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
ops-mathops-math
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
494
37
communitycommunity
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
323
10
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
145
191
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
991
395
nop-entropynop-entropy
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
193
277
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
937
554
金融AI编程实战金融AI编程实战
为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Python
75
70