搜索引擎是如何完成短语检索的？
搜索引擎进行短语检索时，首先尝试将整个短语作为关键词在倒排索引中查找。若未命中，则拆分为更细粒度的词（如“极客”“时间”）分别检索，并利用位置信息索引法，通过计算关键词间的最小窗口长度判断 proximity，确保结果中词语位置接近，从而实现精准匹配。
搜索引擎是如何进行查询分析的？
搜索引擎通过查询分析理解用户意图，主要进行分词粒度、词属性和用户需求分析。中文搜索需解决无空格分隔问题，采用混合粒度分词，如“极客时间”拆为“极客”“时间”“极客时间”，提升检索准确率。（236字）
如何基于关键词进行拆分？
基于关键词拆分可减少搜索请求复制，提升效率。将词典分片存储于不同服务器，查询时按关键词定位分片，避免全量请求。但存在管理复杂、高频词性能差、负载不均等问题，多用于高性能场景，通用系统仍倾向文档级拆分以保障可维护性与扩展性。
增量索引空间的持续增长如何处理？
为应对增量索引持续增长导致的内存压力，常用全量与增量索引结合策略。通过完全重建、再合并或滚动合并法，定期将增量数据融入全量索引并释放内存。其中滚动合并法通过多级索引逐层合并，显著降低大规模系统中的冗余读写开销，是工业界高效处理索引更新的核心方案。（238字）
Chap01. 认识AI
人工智能（AI）让机器具备类人思考与学习能力，其核心是Transformer神经网络。该模型由Google于2017年提出，凭借“注意力机制”实现对文本、图像、音频等多模态数据的高效处理，成为大语言模型（如GPT、DeepSeek）的基础。通过持续预测下一个词并循环生成，LLM能输出连贯文本，实现智能对话、文生图等强大功能。
如何生成大于内存容量的倒排索引？
将大规模文档分块，在内存中为每块构建倒排索引并写入磁盘临时文件，再通过多路归并合并有序临时文件，生成全局有序的倒排索引。该过程类似MapReduce思想，可分布式处理，高效构建超大倒排索引。
如何使用磁盘上的倒排文件进行检索？
利用倒排文件检索时，优先将词典加载至内存以提升效率。通过哈希表或B+树定位关键词，再读取对应文档列表（posting list）。若其过长，则采用分层索引（如跳表、B+树）按需加载；结合LRU缓存常用数据，减少磁盘IO，提高检索性能。
搭建一个网站平台需要多少钱？阿里云建站费用价格全解析
阿里云建站费用全解析：38元起/年！三种建站方式任选：自购服务器（适合有技术）、万小智AI模板建站（698元/年起，送CN域名），或云企业官网定制（5480元/年起）。价格透明，优惠多，满足个人到企业不同需求。
背景与意义
AI时代重塑软件开发，Cursor+DeepSeek实现自然语言转代码，零基础也能高效开发。本课程填补AI开发空白，融合Devbox与Sealos，覆盖从需求到云部署全流程，3小时实战交付全栈项目，助力开发者抢占智能转型先机。（238字）
