Redisearch-PHP 使用教程
2024-08-22 20:46:46作者:田桥桑Industrious
项目介绍
Redisearch-PHP 是一个基于 PHP 的开源项目,它允许开发者利用 Redis 的 RediSearch 模块进行全文搜索和索引操作。RediSearch 是一个高性能的全文搜索和查询引擎,可以作为 Redis 的一个模块使用。Redisearch-PHP 提供了 PHP 开发者一个简单易用的接口,以便在 PHP 应用中集成 RediSearch 功能。
项目快速启动
安装
首先,确保你已经安装了 Redis 并且启用了 RediSearch 模块。然后,通过 Composer 安装 Redisearch-PHP:
composer require ethanhann/redisearch-php
基本使用
以下是一个简单的示例,展示如何使用 Redisearch-PHP 创建索引并进行搜索:
require 'vendor/autoload.php';
use Ehann\RediSearch\Index;
use Ehann\RediSearch\Fields\TextField;
use Ehann\RediSearch\Redis\RedisClient;
// 连接到 Redis 服务器
$redis = new RedisClient('127.0.0.1', 6379);
// 创建一个新的索引
$index = new Index($redis);
$index->setIndexName('my_index');
// 添加字段
$index->addTextField('title', 1.0)
->addTextField('content', 1.0);
// 创建索引
$index->create();
// 添加文档
$index->add([
'title' => 'Hello World',
'content' => 'This is a test document.'
]);
// 搜索文档
$results = $index->search('Hello');
foreach ($results->getDocuments() as $document) {
echo "Title: " . $document->title . "\n";
echo "Content: " . $document->content . "\n";
}
应用案例和最佳实践
应用案例
Redisearch-PHP 可以广泛应用于需要快速全文搜索的场景,例如:
- 电子商务网站:用于商品搜索和推荐系统。
- 新闻和内容管理系统:用于文章和内容的全文搜索。
- 论坛和社区:用于帖子搜索和用户查询。
最佳实践
- 索引优化:根据实际需求合理设置字段权重和索引选项,以提高搜索效率。
- 分页和排序:在搜索结果中实现分页和排序功能,提升用户体验。
- 错误处理:在代码中加入适当的错误处理机制,确保系统的稳定性。
典型生态项目
Redisearch-PHP 可以与其他 PHP 项目和工具结合使用,形成强大的生态系统:
- Laravel:通过 Laravel 的扩展包,可以轻松集成 Redisearch-PHP 到 Laravel 应用中。
- Symfony:Symfony 开发者可以通过自定义服务集成 Redisearch-PHP。
- PHPUnit:使用 PHPUnit 进行单元测试,确保代码质量和稳定性。
通过这些生态项目的结合,可以进一步提升 Redisearch-PHP 的应用范围和开发效率。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
309
2.71 K
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
362
2.96 K
暂无简介
Dart
600
135
🎉 (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
1.07 K
616
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++
638
241
🍒 Cherry Studio 是一款支持多个 LLM 提供商的桌面客户端
TypeScript
774
74
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
仓颉编程语言命令行工具,包括仓颉包管理工具、仓颉格式化工具、仓颉多语言桥接工具及仓颉语言服务。
C++
56
826
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
1.03 K
466