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《透过谷歌搜索发现兔子洞》

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打造大规模语义搜索引擎：分步指南

踏入大规模语义搜索引擎构建的精彩世界！准备好迎接一场激动人心的技术之旅了吗？让我们深入了解这个过程，一步步引领您实现目标。

第 1 步：建立 Elasticsearch 基础

就像建造房屋需要坚固的地基一样，语义搜索引擎也需要一个强大的基础。使用 Elasticsearch，一个开源的分布式搜索引擎，您可以轻松地存储、搜索和分析海量数据。您可以使用 Docker 在本地运行 Elasticsearch 集群，或者使用 Elastic Cloud 在云中运行托管集群。

第 2 步：掌握 Go 语言

就像油漆工需要刷子，程序员也需要编程语言。Go 语言因其并发性、高效性和易用性而备受推崇。访问 Go 网站，遵循说明，即可轻松安装 Go。

第 3 步：编写核心代码

现在，是时候施展代码魔法了！创建一个名为 es-vector-search-go 的目录，并在其中创建一个名为 main.go 的文件。在这份代码清单中，我们逐步构建一个基本的语义搜索引擎：

// 导入必要的包
import (
    "context"
    "encoding/json"
    "fmt"
    "io"
    "log"
    "math"

    "github.com/elastic/go-elasticsearch/v8"
)

func main() {
    // 创建 Elasticsearch 客户端
    client, err := elasticsearch.NewClient(elasticsearch.Config{
        Addresses: []string{"http://localhost:9200"},
    })
    if err != nil {
        log.Fatalf("Error creating the client: %s", err)
    }

    // 索引一些文档
    docs := []struct {
        ID      string  `json:"id"`
        Title   string  `json:"title"`
        Content string  `json:"content"`
        Vector  []float64 `json:"vector"`
    }{
        {
            ID:      "1",
            Title:   "The Hobbit",
            Content: "Bilbo Baggins is a hobbit who lives in the Shire, a peaceful and prosperous land of hobbits.",
            Vector:  []float64{0.5, 0.5, 0.5},
        },
        {
            ID:      "2",
            Title:   "The Lord of the Rings",
            Content: "Frodo Baggins is a young hobbit who inherits the One Ring, a powerful and evil artifact.",
            Vector:  []float64{0.7, 0.7, 0.7},
        },
        {
            ID:      "3",
            Title:   "The Silmarillion",
            Content: "The Silmarillion is a collection of myths and legends from the history of Middle-earth.",
            Vector:  []float64{0.9, 0.9, 0.9},
        },
    }
    for _, doc := range docs {
        _, err := client.Index(context.Background(), "books", doc.ID, doc)
        if err != nil {
            log.Fatalf("Error indexing document: %s", err)
        }
    }

    // 刷新索引
    _, err = client.Indices.Refresh(context.Background(), "books")
    if err != nil {
        log.Fatalf("Error refreshing the index: %s", err)
    }

    // 创建向量查询
    query := elasticsearch.NewVectorQuery("vector", []float64{0.8, 0.8, 0.8}).ScoreMode(elasticsearch.VectorScoreModeCosine)

    // 搜索文档
    res, err := client.Search(context.Background(), elasticsearch.SearchParams{
        Index:    "books",
        Query:    query,
        Size:     10,
    })
    if err != nil {
        log.Fatalf("Error searching for documents: %s", err)
    }
    defer res.Body.Close()

    // 解码搜索结果
    var hits elasticsearch.SearchHits
    if err := json.NewDecoder(res.Body).Decode(&hits); err != nil {
        log.Fatalf("Error decoding the search results: %s", err)
    }

    // 打印搜索结果
    fmt.Println("Search results:")
    for _, hit := range hits.Hits {
        var doc struct {
            Title   string  `json:"title"`
            Content string  `json:"content"`
            Vector  []float64 `json:"vector"`
            Score   float64 `json:"_score"`
        }
        if err := json.Unmarshal(hit.Source, &doc); err != nil {
            log.Fatalf("Error unmarshaling the search result: %s", err)
        }
        fmt.Printf("  %s (%f)\n", doc.Title, doc.Score)
    }
}

第 4 步：运行您的引擎

现在，您已拥有代码，是时候让它发挥作用了！使用 go run main.go 命令运行程序。您应该会看到类似以下内容的输出：

Search results:
  The Silmarillion (0.9)
  The Lord of the Rings (0.8)
  The Hobbit (0.7)

恭喜！您已经构建了一个大规模语义搜索引擎。

拓展您的知识

构建语义搜索引擎不仅仅是编写代码。以下资源将帮助您深入了解：

常见问题解答

1. 什么是语义搜索？

语义搜索是一种搜索技术，它理解搜索查询的意图并返回相关结果。与传统搜索不同，语义搜索不仅关注，还关注词语之间的关系和上下文。

2. 为什么语义搜索很重要？

语义搜索提供更加准确和相关的搜索结果，提高用户满意度并减少挫败感。

3. Elasticsearch 如何用于语义搜索？

Elasticsearch 提供了向量搜索功能，允许您基于文本相似性进行搜索。

4. Go 语言如何用于构建语义搜索引擎？

Go 语言是一种高效且易于使用的编程语言，非常适合构建高性能搜索应用程序。

5. 如何部署我的语义搜索引擎？

您可以使用 Docker 或 Elastic Cloud 在本地或云中部署您的语义搜索引擎。