Laravel Fulltext 文档指南
项目介绍
Laravel Fulltext 是一个专为 Laravel 框架设计的扩展包,旨在简化对数据库全文搜索的支持。它利用了数据库(如 MySQL, PostgreSQL)提供的全文搜索功能,使得在 Laravel 应用中实现高效的文本搜索变得轻松快捷。通过封装复杂的查询构建,开发者能够以简洁的 API 调用来实现全文搜索功能,增强应用程序的搜索体验。
项目快速启动
安装
首先,确保你的 Laravel 项目满足安装要求(通常兼容 Laravel 5.8 以上的版本)。接着,在终端执行以下命令来添加此扩展包到你的项目:
composer require swisnl/laravel-fulltext
安装完成后,需要将服务提供者 (ServiceProvider) 添加到 config/app.php 的 providers 数组中:
Swis\LaravelFulltext\FulltextServiceProvider::class,
并发布配置文件以便自定义设置:
php artisan vendor:publish --provider="Swis\LaravelFulltext\FulltextServiceProvider" --tag=config
配置与使用
在模型中启用全文搜索,例如,对于一个名为 Post 的模型:
use Swis\LaravelFulltext\Searchable;
class Post extends Model
{
use Searchable;
protected $fullTextSearchable = ['title', 'content'];
}
进行搜索时,你可以这样调用:
$posts = Post::search('搜索关键词')->get();
应用案例和最佳实践
在实际应用中,Laravel Fulltext 可以极大地提升基于文本的搜索性能。一个常见场景是构建博客或新闻网站的搜索功能。通过对文章标题和内容启用全文索引,可以快速找到匹配用户查询的所有文章。为了优化用户体验,结合前端实时搜索技术,可以即时展示搜索结果,提高互动性。
最佳实践:
- 索引选择:合理选择需要全文索引的字段,避免不必要的资源消耗。
- 语言支持:根据数据特性,调整全文搜索引擎的语言设置,以获得更精确的匹配。
- 测试覆盖率:编写单元测试以确保搜索逻辑的正确性和鲁棒性。
典型生态项目
虽然 Laravel Fulltext 自身专注于提供基础的全文搜索能力,但它很好地融入了 Laravel 生态系统。与其他数据处理、缓存策略或前端框架结合,可以构建出高性能且用户友好的搜索解决方案。例如,结合 Laravel Scout 或 Elasticsearch 提供更高级的搜索需求,或是利用 Vue.js 和 AJAX 实现动态加载搜索结果,都是这一领域内的常见做法。
以上内容概述了如何开始使用 Laravel Fulltext 扩展包,以及一些基本的最佳实践和其在生态系统中的位置。记住,实际应用时需依据具体需求调整配置和策略。
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