探索知识的无尽海洋:Iveely 搜索引擎
Iveely,一个简洁而强大的搜索引擎,它的名字来源于“I void everything, except loving you”,寓意它在信息的汪洋大海中,只为你精准捕捉你需要的答案。这个完全由Java实现的项目,旨在直接命中用户的问题,提供高效、智能的搜索体验。
项目介绍
Iveely 包含了从数据抓取(iveely.crawler)到搜索接口(iveely.search.api)、分布式人工智能(iveely.brain)以及轻量级计算框架(iveely.computing),并配备了简单易用的数据库系统(iveely.database)。快速启动、清晰的API文档以及全面的开源支持,让开发者能够轻松地构建和扩展自己的搜索引擎应用。
项目技术分析
1. iveely.crawler: 使用Maven快速构建,配置文件驱动,可以从网络上抓取信息并存储为可搜索的数据。
2. iveely.search.api: 提供RESTful API,支持HTTP查询,返回JSON格式的结果,并使用Swagger-UI进行API描述,便于开发者理解和调用。
3. iveely.brain: 实现本地调试和远程网络调用模式,利用DAIML(Distributed Artificial Intelligence Markup Language)构建更智能的搜索服务。
4. iveely.computing: 轻量级分布式实时计算框架,类似于Apache Storm,用于快速构建数据模型。
5. iveely.database: 支持本地和远程模式的数据存储系统,便于数据读写操作。
项目及技术应用场景
- 网站内容抓取:用于自动收集网络上的信息,建立可搜索的知识库。
- 企业内部信息检索:搭建私有化的搜索平台,提高员工查找资料的效率。
- 研究与教育:对学术文献或教育资源进行整合,辅助学习与研究。
- 人工智能应用开发:作为基础架构,帮助构建更加智能的问答系统或聊天机器人。
项目特点
- 纯Java实现:跨平台,易于部署和维护。
- 模块化设计:各组件独立且可扩展,满足不同的需求。
- 强大而灵活:既可以用于简单的文档搜索,也可以构建复杂的AI解决方案。
- 丰富的文档与示例:详细的API说明和实例代码,加速开发进程。
- 分布式支持:通过iveely.computing框架,可以轻松构建分布式应用程序。
此外,作者还编写了一本名为《大数据搜索引擎原理分析及实现》的书籍,深入解析下一代现代搜索引擎的工作原理和技术实现,对于进一步了解Iveely会有很大帮助。
如果你想构建一个能直击问题答案的搜索引擎,或者探索更多关于信息处理的可能性,那么Iveely绝对是你的理想选择。立即尝试,开启你的智能搜索之旅吧!
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