GRDB.swift 中实现 FTS5 自定义分词器的正确方式
2025-05-30 11:36:24作者:钟日瑜
前言
在使用 GRDB.swift 进行全文搜索功能开发时,很多开发者会遇到需要实现自定义分词器的需求。本文将详细介绍如何在 GRDB.swift 中正确实现 FTS5 自定义分词器,并解决常见的初始化问题和崩溃问题。
FTS5 自定义分词器基础
FTS5 是 SQLite 的全文搜索扩展模块,允许开发者自定义分词逻辑。在 GRDB.swift 中,我们可以通过实现 FTS5CustomTokenizer 协议来创建自定义分词器。
常见问题分析
1. 初始化参数问题
当实现自定义分词器时,最常见的错误是 "FTS5TokenizerDescriptor requires at least one component"。这个错误通常发生在分词器初始化时没有正确处理参数的情况下。
2. 内存访问崩溃
另一个常见问题是 EXC_BAD_ACCESS 崩溃,这通常与内存管理或线程安全问题有关,但实际可能源于不正确的初始化方式。
正确实现方式
以下是实现 FTS5 自定义分词器的推荐方式:
final class CustomTokenizer: FTS5CustomTokenizer {
static var name: String = "custom_tokenizer"
var wrappedTokenizer: any FTS5Tokenizer
init(db: Database, arguments: [String] = []) throws {
if arguments.isEmpty {
// 提供默认分词器
wrappedTokenizer = try db.makeTokenizer(.porter())
} else {
// 使用传入的参数创建分词器
wrappedTokenizer = try db.makeTokenizer(FTS5TokenizerDescriptor(components: arguments))
}
}
func tokenize(
context: UnsafeMutableRawPointer?,
tokenization: FTS5Tokenization,
pText: UnsafePointer<CChar>?,
nText: CInt,
tokenCallback: FTS5TokenCallback
) -> CInt {
// 实现自定义分词逻辑
return 0
}
}
关键点说明
-
参数处理:必须正确处理初始化参数,当参数为空时提供默认分词器配置。
-
wrappedTokenizer:这个属性应该持有一个有效的分词器实例,不能为空。
-
tokenize方法:这是实现自定义分词逻辑的核心方法,需要正确处理输入文本并调用回调函数。
数据库配置
在配置数据库时,需要正确添加自定义分词器:
var config = Configuration()
config.prepareDatabase { db in
db.add(tokenizer: CustomTokenizer.self)
}
创建虚拟表
创建支持自定义分词器的虚拟表时,需要指定分词器:
try db.create(virtualTable: "documents_FTS", using: FTS5()) { table in
table.tokenizer = CustomTokenizer.tokenizerDescriptor()
table.column("content")
}
总结
实现 GRDB.swift 的 FTS5 自定义分词器时,关键在于正确处理初始化参数和确保 wrappedTokenizer 的有效性。通过遵循上述模式,可以避免常见的初始化错误和崩溃问题,实现稳定可靠的全文搜索功能。
对于更复杂的分词需求,可以在 tokenize 方法中实现自己的分词算法,或者将文本传递给外部分词引擎进行处理。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
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
9
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
392
3.89 K
暂无简介
Dart
671
156
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
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++
661
311
🎉 (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
1.2 K
654
无需学习 Kubernetes 的容器平台,在 Kubernetes 上构建、部署、组装和管理应用,无需 K8s 专业知识,全流程图形化管理
Go
15
1