最新笔记

Elasticsearch 核心概念:段、提交点与 Translog
中间件 Elasticsearch

本文是 ES 存储引擎系列的第一篇,梳理段(Segment)、提交点(Commit Point)、Translog 三个核心概念,它们是理解 ES 近实时搜索与实时 CRUD 机制的基础。

向量检索与 ANN:从 Embedding 到 HNSW
搜推算法 搜索

本文是 搜推算法笔记 第 3 篇。索引见 搜推算法 · 知识索引。 上一篇:Query 理解与多路召回 · 下一篇:精排与评价指标 语义召回解决字面匹配的盲区——用户搜「纯奶」,标题写「纯牛奶」,BM25 可能漏召,但向量空间距离很近。BM25 与向量是互补关系:前者保精确(专名、型号),后者补语义(同义、描述性 Query)。本文讲解 Embedding 原理、相似度度量、ANN 算法选型与工程部署。

RocketMQ 技术内幕
中间件 消息队列

本文梳理 RocketMQ 源码学习笔记,涵盖源码结构、NameServer 路由中心、消息发送机制等核心内容。

Query 理解与多路召回:从脏输入到候选池
搜推算法 算法

本文是 搜推算法笔记 第 2 篇。索引见 搜推算法 · 知识索引。 上一篇:搜推算法基础 · 下一篇:向量检索与 ANN 「搜不到」在工程上常有两类根因:Query 层(输入脏、错、歧义)和召回层(覆盖不够、路数缺失)。例如用户输入「蓝芽耳机」——Query 有错别字;搜「纯奶」但标题写「纯牛奶」——字面召回覆盖不足。两者表象相同,排查路径不同。 Query 理解和召回是搜索链路的上下游:前者把脏输入变成干净、可扩展的信号;后者用这些信号从全库捞出候选池。本文将两层合并讲解,因其在工程上总是紧挨着发生。