retriv 搜索引擎使用教程

retriv 搜索引擎使用教程

retrivA Python Search Engine for Humans 🥸项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/re/retriv

项目介绍

retriv 是一个用 Python 实现的快速搜索引擎，利用 Numba 进行高速向量操作和自动并行化。它提供了一个用户友好的界面来索引和搜索您的文档集合，并允许您自动调整底层检索模型 BM25。retriv 支持稀疏检索（传统搜索，如 BM25 和 TF-IDF）、密集检索（语义搜索）和混合检索（稀疏和密集检索的混合）。

项目快速启动

安装

首先，确保您的 Python 版本 >= 3.8。然后使用 pip 安装 retriv：

pip install retriv

最小工作示例

以下是一个简单的示例，展示如何使用 retriv 进行文档索引和搜索：

from retriv import SearchEngine

# 创建文档集合
collection = [
    {"id": "doc_1", "text": "Generals gathered in their masses"},
    {"id": "doc_2", "text": "Just like witches at black masses"},
    {"id": "doc_3", "text": "Evil minds that plot destruction"},
    {"id": "doc_4", "text": "Sorcerer of death's construction"}
]

# 初始化搜索引擎
se = SearchEngine("new-index")

# 索引文档
se.index(collection)

# 进行搜索
results = se.search("witches masses")
print(results)

输出结果：

[
    { "id": "doc_2", "text": "Just like witches at black masses", "score": 1.7536403 },
    { "id": "doc_1", "text": "Generals gathered in their masses", "score": 0.6931472 }
]

应用案例和最佳实践

应用案例

retriv 可以应用于各种需要快速文本检索的场景，例如：

• 企业内部文档搜索：快速索引和检索公司内部文档。
• 电子商务搜索：提高商品搜索的准确性和速度。
• 学术文献搜索：快速检索学术论文和研究资料。

最佳实践

• 优化索引：根据文档集合的特点调整 BM25 参数，以获得更好的检索效果。
• 多线程搜索：利用 retriv 的并行化特性，提高搜索速度。
• 混合检索：结合稀疏检索和密集检索的优势，提升检索的准确性。

典型生态项目

retriv 作为一个高效的搜索库，可以与其他 Python 库和工具结合使用，例如：

• Numba：用于加速向量操作和并行化。
• Pandas：用于数据处理和文档集合的管理。
• Flask/Django：用于构建搜索 API 和 Web 应用。

通过这些生态项目的结合，可以构建出功能强大且高效的搜索系统。

retrivA Python Search Engine for Humans 🥸项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/re/retriv