使用站内检索的五大理由

使用站内检索的五大理由
http://FullSearch.Com 中文全文检索网 2004-9-18 23:15:03 winter
关键词:站内搜索

 


 Abstract


      本文主要介绍了站内检索对internet网站的五大作用:所寻即所得;了解访问者的意图;符合网民的习惯;提升网站信息的价值;身份的象征。最后介绍了目前的网际搜索引擎不能替代站内检索的原因。


 


自从有了计算机以后,人类开始用计算机保存信息,有保存,就有查找,于是检索技术诞生了。文本检索技术的发展从最初的SMART文档检索系统[1]Altavista搜索引擎,到现在的搜索巨头Google[2],其发展可谓日新月异、与时具进,人们开始习惯互联网的搜索时代,站内检索的需求也逐渐显露出来。下面列举需要站内检索的五大理由:


 


一、所寻即所得


信息量总在不断增长,而访问者的耐心却逐渐下降。据统计,每需要多点击一次鼠标,就有三分之一的用户选择放弃。这意味着100个访问者进入我们的网站,如果需要点击次鼠标才能找到所需要的东西,那么就只剩下不到4个人了。根据第十一次中国互联网信息调查表明,53.1%的人上网是为了获取信息[3],大部分网站的目的是让外界了解自己,了解的人越多,效果就越好。把访问者最想要的返回给用户,就可让更多的用户了解自己,这样站内检索成为必然选择。


 


二、了解访问者的意图。


管理大师彼得.德鲁克说:“一定要知道你的客户想要什么?”客户的需求永远都是最重要的,因此我们总在分析我们的客户在哪里及他们需要什么。所有访问我们网站的人都可能是我们的潜在客户,了解他们的意图对于我们做决策很重要。站内检索技术可以实现这个功能,站内检索的日志功能可以记录每个访问者的检索词和检索结果,这是访问者意图的最直接的表现。通过分析这些信息,我们还可以调整网站结构,把访问者最想要的放在明显的位置(了解我们的人就多啦)。这个理由经常被人忽视,我在这里放在第二位也是希望引起大家重视,特别是那些已经使用站内检索的网站所有者。


 


三、  符合网民习惯。


根据调查表明,68.3%的上网者经常使用搜索引擎[3]。大部分人已经习惯通过检索来找到他们想要的东西,而不是按照某个栏目一级一级往下找(我就很少用yahoo的分类目录)。在网站内访问者要是没看见那熟悉的按钮会多少有些不习惯(我们千万不要让上帝感到不习惯)。在心理学角度讲,人们如果对某个事物不习惯很容易产生厌烦情绪,这也就是为什么你第一次去某个地方会觉得特别远,要是路熟了这种感觉就消失了。看来,为了上帝我们也需要使用站内检索。


 


四、  提升网站信息价值。


我们经常会发生这样的事情:明明记得有一篇写关于吃香辣虾的文件,就是想不起存放在什么地方了。访问者也有类似困扰,只记得某个网站上说了关于张国荣跳楼的消息,但不知道具体的链接在哪里。另外,要是隐藏在目录很深的html文档可能自从网站建立到整个网站关闭也没有一个人看过,这些都不是我们所想要的。站内检索毫无疑问可以解决上述问题。同时,按照一个主题把所有相关文档提供给访问者,可以让访问者更全面的了解他所想要的东西,这增加了网站信息间的组织性和逻辑性,方便了访问者的使用,提升用户体验度(用户体验度:一个让我们忐忑不安的名词)。


 


五、 身份的象征。


有没有站内检索其实已经不只是用户体验度的问题了,还是一个网站专业身份的象征。浏览国外公司的网站,会发现几乎所有网站都在首页最明显的区域放置了一个搜索框,这传达的信息是:专业的网站都有站内检索(呵呵,我没说国外网站就是专业网站)。网民的心态是:我用不用,你管不着,你要是没有就说明你不够专业。为了树立形象,也需要使用站内检索。


 


最后还得解释一个问题:为什么有了搜索引擎还需要站内检索?用网际搜索引擎不是直接可以查到吗?这其中有两个问题:1 搜索羽毛球,你会搜索到235,000个网页[4],也不知道我公司的排在第10,000页还是10,001页,搜索者可能永远也不会去看。2 搜索引擎通过网络Spider收集网页,对于网站内隐藏很深的网页很难索引到的。


当然,目前不选择站内检索的最大理由是成本太高。麻雀虽小五脏俱全,站内检索具有和网际搜索引擎一样的技术构成,价格自然也不会低。如果有很便宜的站内检索系统(5毛钱一斤?),或者是免费的,所有网站都会十分高兴,当然会选择站内检索,那时互联网就步入真正的搜索时代……


 

<think>好的,我现在需要回答用户关于大模型Graph检索流程的问题。首先,我得确认自己对Graph检索的理解是否正确。Graph检索通常指的是利用图结构来组织和检索信息,这在知识图谱或图数据库中常见。大模型结合Graph检索,可能是在处理复杂查询时,通过图结构来增强模型的上下文理解或事实准确性。 接下来,用户提到的流程需要分步骤解释。我应该先回想一下相关技术资料。大模型如GPT-4可能会与图数据库(如Neo4j)结合,首先解析用户问题,提取关键实体和关系,然后在图数据库中查询相关子图,最后将结果整合生成回答。 需要确保每个步骤清晰,比如问题解析、实体识别、图查询、结果处理等。同时,注意用户要求的格式,数学表达式用$...$,独立公式用$$...$$,但这里可能用不上太多数学公式,但如果有涉及算法或公式的地方需要正确应用。 还要注意使用中文,结构要逻辑分明。可能需要检查是否有遗漏的步骤,例如是否需要考虑多跳查询或者如何处理图中的噪声数据。此外,大模型如何与图检索结合,比如是否通过嵌入向量进行相似性搜索,或者直接使用图查询语言如Cypher。 可能需要举例说明,比如用户问“爱因斯坦的导师是谁?”,系统会提取“爱因斯坦”和“导师”的关系,查询图数据库中的对应节点和边,返回结果后由大模型生成自然语言回答。 还要确保流程中的每个环节都解释清楚,避免术语过于晦涩。同时,提醒可能的挑战,比如实体消歧、查询优化、子图选择等。最后,总结整个流程的优势和应用场景,比如提升回答的事实准确性,处理复杂关系问题等。 现在需要把这些思考整理成一个结构化的回答,分步骤说明,并保持语言简洁易懂。</think>大模型结合图(Graph)检索的流程是通过结构化数据增强语言模型的知识查询能力,主要分为以下步骤: --- ### **一、问题解析与实体识别** 1. **自然语言理解** 大模型(如GPT-4)首先解析用户输入,识别问题中的**核心实体**和**关系**。 **示例**: 用户问:“爱因斯坦的导师是谁?” → 提取实体“爱因斯坦”和关系“导师”。 2. **消歧与上下文补充** 通过上下文或知识库解决实体歧义(如区分“苹果公司”和“水果苹果”)。 --- ### **二、图数据库查询** 1. **子图检索** 将提取的实体作为查询节点,在图数据库(如Neo4j)中检索相关子图。 **查询逻辑**: - 单跳查询:直接获取相邻节点(如“爱因斯坦→导师→阿尔弗雷德·克莱纳”)。 - 多跳查询:扩展至更广关系(如“爱因斯坦→研究领域→相对论→相关科学家”)。 2. **查询语言** 使用图查询语言(如Cypher)定位子图: ```cypher MATCH (e:Person{name:"爱因斯坦"})-[:导师]->(advisor) RETURN advisor ``` --- ### **三、结果处理与增强** 1. **子图筛选与排序** 根据关联度、权重等指标过滤噪声数据,保留最相关的子图结构。 2. **向量化表示(可选)** 将子图中的实体和关系编码为向量(如通过Graph Embedding),用于后续语义匹配。 --- ### **四、大模型生成回答** 1. **上下文注入** 将检索到的子图信息(如三元组、文本片段)作为上下文输入大模型。 **示例输入**: ``` 知识库数据:爱因斯坦 导师 阿尔弗雷德·克莱纳 用户问题:爱因斯坦的导师是谁? ``` 2. **自然语言生成** 大模型结合检索到的结构化数据和自身知识,生成最终回答: “爱因斯坦的导师是阿尔弗雷德·克莱纳。” --- ### **五、流程优势与挑战** | **优势** | **挑战** | |-----------------------------------|-----------------------------------| | 提升事实准确性(减少幻觉) | 实体识别错误导致查询偏差 | | 支持复杂多跳推理(如社交网络分析)| 图数据库的实时性与规模限制 | | 动态更新知识(无需重新训练模型) | 子图过大时需优化检索效率 | --- ### **典型应用场景** 1. **知识问答**:回答涉及人物关系、事件脉络的问题。 2. **推荐系统**:基于用户-商品-行为的图结构生成推荐理由。 3. **科研分析**:检索学术合作网络或技术演进路径。
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