使用Elasticsearch进行全文搜索：技术深度解析
【5月更文挑战第16天】本文深入解析了使用Elasticsearch进行全文搜索的技术细节。Elasticsearch是一个基于Lucene的开源搜索引擎，支持全文、结构化搜索和数据分析，具备优秀的扩展性。文中介绍了其核心功能，包括全文搜索、结构化搜索、分析和可扩展性。详细步骤涉及安装配置、数据准备、创建索引、导入数据、构建查询及结果处理。Elasticsearch凭借其高效性能和灵活性，成为企业全文搜索的首选解决方案。
大模型RAG检索环节（Retriever）
本文介绍了多种搜索索引技术，包括向量存储、分层索引、假设性问题（如HyDE）和内容增强方法，以及融合检索，检索技术涉及相似度、关键词、SQL和图关系检索，重排序（Rerank）通过改进召回结果的排序提高答案质量。
理解数据库中的模式
这篇文章探讨了数据库模式的重要性和多种优化技巧。模式提供了一个命名空间来组织数据库对象，如表、视图和索引。通过使用模式，复杂的应用程序可以变得更容易理解和维护。文章介绍了防止日期重叠的 PostgreSQL 排除约束，用于存储树结构的物化路径方法，以及结合 NoSQL 的 JSON 列来简化数据存储。这些策略能帮助优化数据库设计和提升系统效率。
混合检索 + 重排序改善RAG应用
随着时间推移，RAG 技术已经迅速成为在实际应用中部署大型语言模型（LLMs）的首选方式。本文介绍混合检索和重排序技术的基本原理，解释其对提升 RAG 系统文档召回效果的作用，并讨论构建生产级 RAG 应用的复杂性。通过对实验数据评估和测试结果的分析，本文还突出了混合检索 + 重排序在不同场景下的显著优势。