关于小规模垂直搜索的想法

AI房产搜索助手:从对话到图片理解的垂直搜索MVP实战 大模型时代,自然语言交互正重塑垂直领域的搜索范式。传统搜索依赖结构化筛选,而智能体技术结合多模态理解能力,让用户可通过连续对话描述真实需求,系统不仅能解析意图,还能“看懂”房源图片中的空间细节。本文从通用技术原理切入,探讨如何将自然语言转查询、视觉语言模型VLM、规则化成本估算引擎与Agent编排结合,构建一套可落地的AI房产搜索助手。这类方案适用于房产信息平台、智能选房工具、经纪人提效等场景。文中提供一套完整的本地MVP验证流程,覆盖FastAPI接口搭建、图片理解、成本测算与批量任务设计,帮助开发者快速 阅读详情
如果我们要对某一个事件有一个具体的了解,比如这几天的欧洲杯,当然我们可以上新浪,搜狐。

但这个时候,如果有个专门针对欧洲杯的垂直搜索,把各地的资源整合起来应该是一个不错的选择。

不过,这种针对一个很窄的领域的垂直搜索,大概也不会处理超过10w张网页,如果我们用C++写后台的爬虫索引,用php写前台的页面,系统就显得太复杂了,维护起来也不方便。 于是我设想用php + mysql来实现一个能处理50W网页规模的小垂直搜索,他的爬虫是php写的,爬虫和索引数据库则是用的mysql,页面显示也是php。

这个系统的好处是,他的更新维护都可以在浏览器上搞定,比如开启爬虫,索引,以及最终网页的显示。 而且这个系统的最大优点是安装方便,要建一个垂直搜索,只要拷贝一个文件夹,然后建一个mysql数据库就可以了。

我设想这个系统可以用来针对各种新闻专题,每出现一个持续一段时间的重大事件时,这种快速更新,维护方便,特别是安装方便的搜索引擎应该有一些用处。

我现在用这一系统构建了一个nba的垂直搜索,在 http://i.cindoo.com/nba/
基于Google PSE API构建高效搜索数据采集与竞品分析系统 在数据驱动的决策时代,高效获取和分析网络公开信息是SEO优化、市场研究和竞品分析的基础。传统网络爬虫面临反爬机制、解析脆弱和合规风险等挑战,而通过API接口获取结构化数据成为更稳定可靠的解决方案。Google Programmable Search Engine(PSE)提供了官方的REST API,允许开发者在合规前提下批量获取搜索结果数据。其技术价值在于将非结构化的网页信息转化为可直接分析的JSON格式,包含标题、链接、摘要和排名等关键字段。这一特性使其特别适用于构建自动化数据采集流水线,例如在SEO领 阅读详情

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