快速搜索引擎排名
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比 Bing 更早将 LLM 集成到搜索引擎中，这家由谷歌前高管创立的公司为什么还是失败了？
Neeva 更快、更简单且无广告。但做出比谷歌更好的东西，却并不足以击败谷歌。
海量数据搜索
本文会向大家讲述搜索引擎的基本知识以及中文分词的一些方法、然后会做一个小的demo去尝试一下数据检索。
推荐系统和搜索引擎的关系
从信息获取的角度来看，搜索和推荐是用户获取信息的两种主要手段。无论在互联网上，还是在线下的场景里，搜索和推荐这两种方式都大量并存，那么推荐系统和搜索引擎这两个系统到底有什么关系？区别和相似的地方有哪些？本文作者有幸同时具有搜索引擎和推荐系统一线的技术产品开发经验，结合自己的实践经验来为大家阐述两者之间的关系、分享自己的体会。
百度凤巢提出新一代广告召回系统 MOBIUS，技术深度解读
如何在不影响用户产品体验的情况下，更精准地推荐用户可能感兴趣的广告，是每个算法工程师长期思考的问题。
Elasticsearch 创始人 Shay Banon：让数据自己说话
Elasticsearch挺进中国市场面临的机遇和挑战如何？阿里云 Elasticsearch 为中国用户提供了哪些新服务？为此，InfoQ 采访了 Elasticsearch 的创始人兼首席执行官 Shay Banon。
Compass: 在你的应用中集成搜索功能
许多应用都有关于搜索领域实体的用户需求。SQL实现随着字段的增多，复杂度逐渐增大。Java应用可以采用Lucene索引API，但是事实证明这个功能会带来时间的消耗。这篇文章带你领略如何轻松地在你的应用中使用Compass API。
豌豆荚发布应用内搜索协议
3月27日，豌豆荚正式发布“应用内搜索技术协议”，它提供了一套开放的应用内内容检索、收录和调起的标准，并且兼容Google App Indexing 协议与Quixey的AppURL，开发者通过描述应用内内容、想豌豆荚提交内容信息以及使应用支持外部调用三个步骤即可完成接入。
Reddit 搜索模块发展简史
Reddit的CTO Chris Slowe、工程副总裁Nick Caldwell和工程总监Luis Bitencourt-Emilio在Reddit网站上披露了Reddit搜索模块的发展史。
保姆级教程：滴滴如何基于开源引擎，打造自主可控服务体系
滴滴基于开源引擎搭建大数据基础设施，始于数据驱动业务运营与商业决策的BI需求，随着实时数据流量达到百MB/S，存储达到PB级，开源数据引擎的服务运营会遇到各种各样的稳定性、易用性、运维友好性挑战。
Eventbrite 和 SEO：Google 是如何找到一个页面的？
在改善Google对你的网站做句法分析和索引这件事上，你不该完全依赖单一种策略。一个清晰的、仔细斟酌过的网站等级制度，加上所有页面至少有一次内部连接，这些非常重要。
基于腾讯云 Elasticsearch 搭建 QQ 邮箱全文检索
本文将介绍 QQ 邮箱全文检索的架构、实现细节与搜索调优。
国外主机引领你的网站征服全球!
互联网时代的到来使得网站已经成为企业推广和品牌展示的重要载体。然而，在如此庞大的网络世界中，如何使你的网站在全球范围内脱颖而出呢?答案就在于选择一台可靠的国外主机。
一文看懂 2019 年末人工智能发展趋势
人工智能最近几年发展得如火如荼，学术界、工业界、投资界各方一起发力，本文将深度解析最新AI发展趋势，欢迎讨论。
站群服务器优化技巧：提升网站速度与搜索引擎排名
如果你拥有一个网站，你就知道网站速度和搜索引擎排名对于在线业务的重要性。站群服务器优化是提高网站速度和增强搜索引擎排名的关键。在本文中，我们将深入探讨站群服务器优化的技巧，以帮助你的网站在竞争激烈的网络世界中脱颖而出。
开源搜索引擎排名第一，Elasticearch 是如何做到的？
作为开源搜索引擎领域排名第一的 Elasticsearch，能够让我们无需深入了解背后复杂的信息检索原理，就可实现基本的全文检索功能，在数据量达到十亿，百亿规模仍然可以秒级返回检索结果。
利用 SEO 服务器优化你的网站，获得更多曝光机会
在如今竞争激烈的网络世界中，拥有一个精心设计的网站是至关重要的。然而，即使你的网站内容再优秀，如果没有进行适当的优化，很可能会默默无闻。在SEO(搜索引擎优化)的世界里，SEO服务器也扮演着至关重要的角色。通过优化你的服务器，你可以获得更多的曝
eBay 使用 Hadoop 和 HBase 成功构建下一代搜索
eBay在Hadoop世界（Hadoop World)大会的主题演讲中展示了一种全新搜索引擎Cassini的架构，该引擎预计在2012年上线。它对所有的内容和用户的元数据进行索引来得到更好的排名，并每小时刷新索引。它使用Hadoop来支持每小时进行的索引更新，使用HBase对随机存取信息提供支持。
Facebook 人工智能领域利器：FBLearner Flow 平台
最近一两年是人工智能的启动元年，人工智能领域已经推动计算机视觉技术进入到了一个新的高度。在这个高度，业界的目标是在像素级理解图像，而不是之前的需要文字描述、分类等方式协助。这种进步帮助我们的系统认识图像里面是什么，图像里面是什么场景，例如是不是一个有名的旅游胜地。反过来看，这种技术可以更好地为视力有障碍的人士提供帮助，帮助他们更好地使用搜索引擎搜索图像和视频。通过Joaquin Quiñonero Candela的文章[《Building scalable systems to understand content》][1]，我们可以大概了解一下。
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