ManticoreSearch中CALL SUGGEST功能的最小词长限制优化
2025-05-23 07:48:18作者:晏闻田Solitary
背景介绍
ManticoreSearch作为一款高性能的全文搜索引擎,其CALL SUGGEST功能为用户提供了强大的搜索建议能力。然而在实际使用中,开发者发现当查询短语长度小于3个字符时,该功能无法返回任何结果,这给某些特定场景下的应用带来了不便。
问题分析
通过实际测试可以观察到以下现象:
- 创建包含短词(如"aa def")的表并设置min_infix_len=2后
- 使用CALL SUGGEST查询"aa"时无结果返回
- 查询"def"时能正常返回建议结果
这表明系统内部存在一个隐藏的最小词长验证机制,默认情况下会过滤掉长度小于3个字符的查询词。这种设计虽然在一定程度上提高了查询效率,但也限制了短词搜索的灵活性。
解决方案探索
开发团队最初考虑引入min_word_len参数来动态控制最小词长限制,允许用户根据需求调整该阈值。但在深入测试后发现:
- 当尝试设置min_word_len=1时,系统仍无法返回预期结果
- 问题根源在于RAM块布隆过滤器对极短词的处理机制存在限制
基于这一发现,团队决定采用折中方案:
- 将硬编码的最小词长限制调整为2个字符
- 暂时搁置动态参数方案,待底层索引结构优化后再考虑实现
技术实现细节
在代码层面,主要修改包括:
- 调整了词长验证逻辑,将最小阈值从3降至2
- 添加了相关测试用例确保功能稳定性
- 保留了未来扩展参数的接口设计
这种实现既解决了大部分短词搜索场景的需求,又避免了因激进修改可能导致的性能问题。
实际影响与建议
对于开发者而言,这一优化意味着:
- 现在可以正常获取2个字符长度的搜索建议
- 1个字符的查询仍受限于底层技术实现而无法支持
- 在需要极短词搜索的场景下,建议考虑其他补充方案
未来展望
开发团队计划在后续版本中:
- 重新设计RAM块布隆过滤器对短词的处理机制
- 实现真正灵活可配置的最小词长参数
- 进一步优化短词搜索的性能表现
这一系列改进将使得ManticoreSearch在搜索建议功能上具备更强的适应性和灵活性,满足更多样化的业务需求。
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
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.17 K
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++
685
324
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
678
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (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
1.21 K
660
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
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
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
343
146