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क्लास आईडी संख्या और टोकन फ़ाइलनाम युग्मों का सारांश आपको टोकन प्रकारों की अनुक्रमणिका को कॉन्फ़िगर करने में मदद करता है। अनुशंसित, डिफ़ॉल्ट रूप से खाली, डॉकस्टोर में कम डेटा संग्रहीत करने के लिए। नवीनतम मानक 128M भारी लोड के लिए संभवतः कम है! संक्षेप में, rt_mem_restrict एक महत्वपूर्ण सीमा है। जब आप 100 GB ड्राइव सेगमेंट जोड़ रहे होते हैं, तो यह RAM में लगभग 10 GB अतिरिक्त मेमोरी जोड़ता है। इसके बाद, जब तक डिस्क सेगमेंट पूरी तरह से लोड नहीं हो जाता, तब तक यह प्रक्रिया को रोक सकता है।
क्षेत्र-स्तरीय रैंकिंग आइटम
वर्ज़न चार्ट सीधे तौर पर विशिष्ट C मॉडल पर आधारित है। सबसे उल्लेखनीय अपवाद SPH_UDF_TYPE_FACTORS आर्गुमेंट प्रकार है। हम फिलहाल केवल FLOATN का समर्थन करते हैं, लेकिन बाद में हम और मॉडल जोड़ सकते हैं। सबसे खराब स्थिति में, आपको निश्चित रूप से दूषित मिलान मिलेंगे। बैच्ड UDF को नवीनतम संपूर्ण परिणाम संख्या को एक उचित डिफ़ॉल्ट मान से भरना होगा, भले ही यह समूह के मध्य में एक गंभीर और अपूरणीय त्रुटि के साथ विफल हो जाए। उदाहरण के लिए, 397 मिलानों के लिए foo_batch() को 4 बार कॉल करना होगा, जिनमें क्रमशः 128, 128, 128 मान होंगे, और प्रति बैच 13 मिलान होंगे।
कभी नहीं। उदाहरण के लिए, आप कैसे अनुमान लगा सकते हैं कि कोई अन्य दर्शन वास्तव में आंतरिक रूप से संग्रहीत है? व्यक्तियों द्वारा आपके JSON परीक्षण में सबमिट की गई एकल-स्तंभ अटलांटा तलाक वकीलों की पंक्ति चार MB तक हो सकती है। Annot_sum_idf एक फ्लोट है जो आपको युग्मित सभी अद्वितीय शब्दों (उनकी घटनाओं नहीं!) का योग (idf) उत्पन्न करने में सक्षम बनाता है।
ग्लोबल_आईडीएफ निर्देश
Sphinx HNSW पहले से ही Drift और INT8 वैक्टर (एरे विशेषताओं में संग्रहीत) को सपोर्ट करता है। HNSW_L1, HNSW_L2 और HNSW_DOT प्रकारों को मैप किया जा सकता है, जिससे Sphinx HNSW इंडेक्स को नए विशिष्ट मेट्रिक के साथ डिज़ाइन किया जा सकता है और नए संबंधित ऑर्डर बाय क्वेरीज़ को गति देने के लिए उपयोग किया जा सकता है। पार्ट्स समर्थित वेक्टर पार्ट प्रकार है। मूल रूप से Sphinx Float, INT8 और INT सेक्शन (जिसे f32, i8 और i32 भी कहा जाता है) वाले वैक्टर को भी स्टोर करता है। पिछले कुछ वर्षों में मैंने डिफ़ॉल्ट रूप से FAISS_Mark प्रकार का उपयोग किया है (जो कि सबसे पहले लागू किया गया था), लेकिन इसका मतलब यह नहीं है कि FAISS_Dot हमेशा सबसे अच्छा है! नवीनतम समर्थित वेक्टर डायरेक्टरी (जिसे ANN इंडेक्स भी कहा जाता है) संस्करण नीचे सूचीबद्ध हैं। हालांकि, Sphinx इससे कहीं अधिक वेक्टर डायरेक्टरी प्रकारों को सपोर्ट करता है!
डिजिटल रजिस्टर स्रोत
ध्यान दें कि LCCS अभी भी आपके सामान्य और असामान्य कीवर्ड के बीच अंतर नहीं कर सकता; इसके लिए, Satbet अपडेट ऐप WLCCS के आधारों का पता लगाएं। साथ ही, सावधान रहें कि कोई स्टॉपवर्ड या अन्य टेक्स्ट मैसेज हैंडलिंग उपकरण खराब हो सकता है, जैसा कि कुछ समय पहले exact_field_struck में चर्चा की गई थी। एक अच्छा स्टॉपवर्ड आज़माएँ, या वास्तव में ऐसे सामान्य वाक्यांशों का उपयोग करें जिन पर प्रश्न में चर्चा नहीं की गई (जैसे कि एक पांच तीन सादृश्य में)।
इसके लिए index_exact_terminology सेटिंग की आवश्यकता होती है ताकि इसे अनुमति मिल सके। उदाहरण के लिए, संभवतः उपयोगकर्ता किसी प्रश्न में (रिक या मोर्टी) जैसे शब्दों का प्रयोग कर सकता है। उदाहरण के लिए, एजेंट (दो बार उद्धरण चिह्नों में) शब्द स्वाभाविक रूप से केवल शब्दों पर काम करता है। उदाहरण के लिए, आप शब्दों को 'कर्मचारी' के साथ मिलाकर उपयोग कर सकते हैं और आवश्यकतानुसार 'और' या 'और' का उपयोग कर सकते हैं, और इस तरह एक बूलियन शब्द बना सकते हैं।
मैं उन मिरर को अनदेखा करता हूँ जिन्होंने अभी-अभी कोई प्रभाव सेट सफलतापूर्वक वापस नहीं किया है, अन्यथा एड्रेस पिंग्स। इसके साथ ही, यह समझदारी होगी कि आप (अस्थायी रूप से) उन मिरर से क्वेरी करना बंद कर दें जो काम नहीं कर रहे हैं। यह जानते हुए कि पूछताछ में विलंबता देखी गई है, मालिक अनुकूलन कर सकता है और सजावटी मिरर पर कम ट्रैफ़िक भेज सकता है। इसे रैंक के अनुसार फिर से पुनर्व्यवस्थित किया जा सकता है, और आप सबसे कम रैंक से अधिकतम सौ पंक्तियाँ आउटपुट कर सकते हैं। ऊपर दिए गए उदाहरण के संबंध में, यह समीक्षा को कम करता है (अधिक जानकारी के लिए) उसी user_id, इंटरनेट एक्सप्लोरर पर प्रभाव ले पंक्ति में एक और प्रविष्टि से शुरू होता है। यह हाल ही में अवरुद्ध परिणाम सेट पर सीमा शर्त (यदि कोई हो) लागू कर सकता है।
नए प्रस्तावित मॉडल uint, bigint और float हैं। रजिस्टर ओरिजिन की अनुशंसा की जाती है, और आप subscribe_file को भूल सकते हैं और यह खाली भी हो सकता है। बाइनरी शैली में 8-बाइट फ़ाइल आईडी की आवश्यकता है। Forbinjoin आपूर्ति प्रकार सरल है, अन्य विभिन्न स्रोत प्रकारों के लिए निषिद्ध है।
स्फिंक्स लेबोरेटरीज स्पीड लाइव स्टडी
आजकल, रैंकिंग प्रश्न में वाक्यविन्यास के बजाय आकृति विज्ञान को पूरी तरह से शामिल किया जाता है। हालांकि, इन प्रश्नों को कुछ हद तक संशोधित करने की आवश्यकता होती है, खासकर जब आप उन्हें Match() फ़ंक्शन में उपयोग करते हैं। साथ ही, Issues() फ़ंक्शन में सरलीकृत वाक्यविन्यास वाले प्रश्नों को भेजना बहुत आसान हो जाता है! इसके अलावा, मानव-दृश्यमान ऑपरेटर भी उपलब्ध हैं, जैसे cat और dogquery।
लेकिन v.2.x के भीतर, मैं अब दस्तावेज़ों की पहचान करने के लिए docids का उपयोग नहीं करता हूँ। फिर भी, हम Remove और अन्य स्टेटमेंट्स में कुछ पंक्तियों की पहचान करने के लिए उन docids का उपयोग करते हैं। यह SQL पंक्तियों के समान है; वास्तव में लगभग एक जैसा ही है।