BERT Solr 搜索集成指南

BERT Solr 搜索集成指南

bert-solr-searchSearch with BERT vectors in Solr, Elasticsearch, OpenSearch and GSI APU项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/be/bert-solr-search

本指南将带你深入了解 BERT Solr Search 这一开源项目，它允许在 Solr、Elasticsearch、OpenSearch 及 GSI 中利用 BERT 向量进行高效搜索。我们将从项目结构、关键启动文件到配置细节逐一剖析。

1. 目录结构及介绍

项目 BERT Solr Search 的结构组织有序，便于开发者快速上手。以下是核心目录及其功能简介：

• src: 包含主要的源代码和脚本。
  • search_demo_{elasticsearch,solr}.py: 分别用于 Solr 和 Elasticsearch 的 Streamlit 应用，演示基于 BERT 的搜索并与传统BM25搜索对比。
• solr_conf: 提供预配置的 schema.xml 和 solrconfig.xml 文件，用于支持向量数据的索引。
• docs: 可能包含额外的文档或说明文件，虽然在提供的引用中未详细列出。
• venv: 虚拟环境目录，用于隔离项目依赖。

2. 项目的启动文件介绍

对于 Solr 的 Demo 启动

若要运行基于 Solr 的 BERT 搜索演示，你需要使用以下命令行指令：

streamlit run src/search_demo_solr.py

这将会启动一个 Streamlit 应用，展示如何使用 BERT 矢量进行搜索并比较其与传统的BM25搜索性能。

Elasticsearch 示例

对于 Elasticsearch 用户，相应的命令是：

streamlit run src/search_demo_elasticsearch.py

同样，此命令也会启动一个对比演示应用。

3. 项目的配置文件介绍

Solr 配置

要在 Solr 中配置以支持 BERT 向量搜索，需对 solrconfig.xml 进行修改，加入如下片段：

<queryParser name="vp" class="com.github.saaay71.solr.VectorQParserPlugin" />

此外，还需更新或创建一个支持向量的字段类型，在 schema.xml 添加类似定义：

<field name="vector" type="VectorField" indexed="true" termOffsets="true" 
       stored="true" termPositions="true" termVectors="true" multiValued="true"/>

这些更改确保了 Solr 能够处理并检索基于矢量的数据。

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通过以上步骤，你可以搭建起利用 BERT 进行搜索的基础环境。记得先启动 Solr 或 Elasticsearch 服务，并且准备好含有 BERT 向量的索引字段。这个开源项目为结合机器学习模型与传统搜索引擎提供了一个强大的框架。

bert-solr-searchSearch with BERT vectors in Solr, Elasticsearch, OpenSearch and GSI APU项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/be/bert-solr-search