倒排索引：如何从海量数据中查询同时带有「极」和「客」的唐诗？
本文通过唐诗检索的场景，对比正排索引与倒排索引的差异。正排索引以文档ID为键，适合根据标题查内容；而倒排索引以关键词为键，记录包含该词的文档列表，显著提升按内容检索的效率。文中详细讲解了倒排索引的构建过程、查询方法（如多关键字交集查询）及链表归并优化，并探讨其在搜索引擎、推荐系统等场景的应用，帮助读者掌握高效检索的核心技术。
广告系统：广告引擎如何做到在 0.1s 内返回广告信息？
广告系统是互联网核心营收支柱，支撑Google、Facebook等公司超80%收入。其本质是高并发、低延迟的实时检索系统，需在0.1秒内完成百万级广告匹配。本文详解广告引擎架构：通过标签过滤、树形分片优化索引；引入向量检索实现智能匹配；采用非精准打分预筛+深度学习精排的混合排序策略；并在离线索引构建时前置过滤无效广告，压缩检索空间。结合业务特点，从索引、召回到排序全方位提升性能，保障高效精准投放。
搜索引擎：输入搜索词以后，搜索引擎是怎么工作的？
搜索引擎通过爬虫抓取网页，经索引系统处理生成倒排索引，再由检索系统结合分词、纠错、推荐等技术理解用户意图，利用位置信息和最小窗口排序，精准返回结果。其核心在于以查询词为约束，实现高效相关性匹配。
希望国内AI不要作恶，不要变成百度
国内AI常引用营销号，而GPT多引官网与权威报告，根源在于信源标准的代差。本文揭示中文互联网“脏数据”环境如何导致AI沦为信息扩音器，并提出建立“AI-Rank”价值体系，以信源加权、逻辑检测与交叉验证重构答案可信度，呼吁AI厂商肩负文明责任，打造真理裁判长。
索引构建：搜索引擎如何为万亿级别网站生成索引？
针对超大规模数据，可通过分治与多路归并生成内存外倒排索引：先将文档分批在内存建索引，再写入有序临时文件，最后归并为全局有序的磁盘索引。检索时结合内存词典（哈希表或B+树）与磁盘倒排表，辅以分层加载、缓存优化，实现高效查询。
空间检索（下）：「查找最近的加油站」和「查找附近的人」有何不同？
本文探讨了动态范围内“查找最近的k个目标”问题，如导航中找最近加油站。针对查询范围不固定场景，传统GeoHash多层查询效率低、存储冗余。为此，提出四叉树方案：通过树形结构递归扩大检索范围，避免重复查找；采用非满四叉树动态分裂节点，提升空间利用率；并可结合前缀树对GeoHash字符串索引，高效支持范围扩展查询。最后引出高维场景下的k-d树等通用结构，为近邻检索提供更广泛解决方案。（239字）
精准 Top K 检索：搜索结果是怎么进行打分排序的？
搜索引擎排序直接影响用户体验，核心是Top K检索。本文介绍三种打分算法：经典TF-IDF衡量词项权重；BM25在此基础上优化，引入文档长度、词频饱和等因子；机器学习则融合数百特征自动学习权重，提升排序精度。最后通过堆排序高效实现Top K结果返回，兼顾性能与效果。（239字）
非精准 Top K 检索：如何给检索结果的排序过程装上加速器？
本文介绍了非精准 Top K 检索的优化思路及三种实现方法：基于静态质量得分排序截断、胜者表利用词频打分、分层索引两阶段检索。核心思想是将计算前置至离线阶段，降低在线打分开销，通过快速截断提升检索效率。该方法广泛应用于搜索与推荐系统，结合精准排序形成高效两级检索架构。
索引拆分：大规模检索系统如何使用分布式技术加速检索？
本文介绍了分布式技术在大规模检索系统中的应用，重点探讨了如何通过索引拆分提升检索效率。常见的拆分方式有基于业务、文档（水平拆分）和关键词（垂直拆分）。其中，基于文档的拆分更易维护：新增文档仅影响一个分片，且负载更均衡，支持副本扩容应对热点查询，系统可扩展性强，是工业界主流方案。（238字）
