08 | 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，如搜索引擎需处理万亿级网页，倒排索引远超内存容量。为此，工业界采用分治与多路归并思想：先将文档集拆分为小块，在内存中为每块构建倒排索引并写入磁盘临时文件；随后通过多路归并合并临时文件，生成全局有序的最终倒排文件。该过程类似MapReduce框架，支持分布式加速。检索时，优先将词典加载至内存，用哈希表或B+树快速定位关键词，再从磁盘读取对应posting list。对过长的posting list，则采用分层索引（如跳表）或缓存机制（如LRU），仅加载必要数据块，减少IO开销，提升效率。
12 | 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检索的优化思路与实现方法，通过简化打分机制提升检索效率。重点讲解了三种加速技术：基于静态质量得分排序截断、胜者表利用词频打分、以及分层索引的两层检索策略。这些方法将计算前置至离线阶段，在线仅做快速截断，大幅降低开销。结合精准排序的两阶段架构，广泛应用于搜索与推荐系统，实现高效召回与精度平衡。
10 | 索引拆分：大规模检索系统如何使用分布式技术加速检索？
在大规模检索系统中，分布式技术通过拆分倒排索引提升性能。基于文档的水平拆分将数据随机分片，各服务器并行处理，降低单次查询耗时，且易于扩展与维护；而基于关键词的垂直拆分虽减少请求复制，但易引发负载不均与运维复杂。工业界普遍采用文档拆分，兼顾效率与可维护性。
15 | 最近邻检索（上）：如何用局部敏感哈希快速过滤相似文章？
在搜索引擎与推荐系统中，相似文章去重至关重要。通过向量空间模型将文档转为高维向量，利用SimHash等局部敏感哈希技术生成紧凑指纹，结合海明距离与抽屉原理分段索引，可高效近似检索相似内容，避免重复展示，提升用户体验。该方法广泛应用于网页去重、图像识别等领域。
16 | 最近邻检索（下）：如何用乘积量化实现「拍照识花」功能？
随着AI发展，以图搜图、拍图识物等应用日益普及，其核心是高效图片检索技术。本文深入解析如何通过聚类算法（如K-Means）与乘积量化结合倒排索引，实现高维图像特征向量的快速近似最近邻搜索，在降低存储开销的同时提升检索效率，广泛应用于图像搜索、推荐系统等领域。
