全文搜索引擎meilisearch使用
1. 全文搜索选型
1.1 全文搜索
Elasticsearch https://github.com/elastic/elasticsearch 72.1K
Meilisearch https://github.com/meilisearch/meilisearch 49.9K (选用)
typesense https://github.com/typesense/typesense 22.5K
sonice https://github.com/valeriansaliou/sonic 20.6K
zincsearch https://github.com/zincsearch/zincsearch 17.3K (备选)
Bleve https://github.com/blevesearch/bleve 10.3K
1.2 向量搜索(语义搜索)
Qdrant https://github.com/qdrant/qdrant 22.7k
Weaviate https://github.com/weaviate/weaviate?tab=readme-ov-file 12.9K
1.3 结论 (meilisearch)
- 如果需要全面的搜索功能且有运维能力:Elasticsearch
- 如果需要简单部署的全文搜索:Meilisearch
- 如果需要最高性能和专注的向量搜索:Qdrant 或 Weaviate
- 如果已有 PostgreSQL:考虑 pgvector 扩展
- 如果希望纯 Go 实现且内嵌:Bleve
AI学习路径
最近发现不少程序员转行大模型开发,直接去学pytorch、transformer, 从底层开始学,其实大可不必。你用了那么多年MYSQL也没见你想去重新开发一个数据库,怎么突然就想去开发一个新模型了。
如果你想弄个Deepseek,需要先评估自己的学历背景、学术背景,能不能加入国内这几家大模型开发团队,或者退一步也是做模型微调,但是不用Github开源的微调工具,自己有学术成果,设计新的微调方法,这条路几乎不适合半道转行的应用开发程序员。