艾伟_转载:Lucene.net操作索引库

本文深入探讨了Elasticsearch中文档的删除、软删除、恢复与优化过程,详细介绍了如何通过IndexReader和IndexWriter进行高效的数据管理。包括删除指定序号或包含特定词条的文档,以及软删除后的恢复方法,同时展示了增量更新操作的实现。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

 

删除 (软删除,仅添加了删除标记。调用IndexWriter.Optimize() 后真正删除)
IndexReader reader
= IndexReader.Open(directory);

// 删除指定序号(DocId)的 Document。
reader.Delete(123);

// 删除包含指定 Term 的 Document。
reader.Delete(new Term(FieldValue, "Hello"));

// 恢复软删除。
reader.UndeleteAll();

reader.Close();

增量更新 (只需将 create 参数设为
false,即可往现有索引库添加新数据。)

Directory directory
= FSDirectory.GetDirectory("index", false);

IndexWriter writer
= new IndexWriter(directory, analyzer, false);

writer.AddDocument(doc1);

writer.AddDocument(doc2);

writer.Optimize();

writer.Close();

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/waw/archive/2011/08/29/2157034.html

内容概要:《中文大模型基准测评2025年上半年报告》由SuperCLUE团队发布,详细评估了2025年上半年中文大模型的发展状况。报告涵盖了大模型的关键进展、国内外大模型全景图及差距、专项测评基准介绍等。通过SuperCLUE基准,对45个国内外代表性大模型进行了六大任务(数学推理、科学推理、代码生成、智能体Agent、精确指令遵循、幻觉控制)的综合测评。结果显示,海外模型如o3、o4-mini(high)在推理任务上表现突出,而国内模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715在智能体Agent和幻觉控制任务上表现出色。此外,报告还分析了模型性价比、效能区间分布,并对代表性模型如Doubao-Seed-1.6-thinking-250715、DeepSeek-R1-0528、GLM-4.5等进行了详细介绍。整体来看,国内大模型在特定任务上已接近国际顶尖水平,但在综合推理能力上仍有提升空间。 适用人群:对大模型技术感兴趣的科研人员、工程师、产品经理及投资者。 使用场景及目标:①了解2025年上半年中文大模型的发展现状与趋势;②评估国内外大模型在不同任务上的表现差异;③为技术选型和性能优化提供参考依据。 其他说明:报告提供了详细的测评方法、评分标准及结果分析,确保评估的科学性和公正性。此外,SuperCLUE团队还发布了多个专项测评基准,涵盖多模态、文本、推理等多个领域,为业界提供全面的测评服务。
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