文書検索テスト
vectorizer.search() メソッドで論理式 + cos類似度を使用した検索テストです
queryでは& | ! [] が使えるようにしてます。
index構築
sudachi termizerを用い、C modeでtokenizeしたのち それらの語彙をさらにA modeでtokenizeしています。
.\target\release\doc-search-test.exe index --docs .\wikipedia_all_articles_fast\wikipedia_all_articles_fast\
\ [01:04:59] ####...##### 2340391/2340391 (100%) idx 600/s ETA 00:00:00 done
⠁ saving corpus...
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- RAM: DDR4 dual-ch 2800 48GB
- allocator: mimalloc on windows
本実装ではIndex生成はマルチスレッド、評価はシングルスレッドでの動作となります。
Test
以下にあそびでなげまくったqueryの検索結果(top 30) です
以下はProcess Explorerでのメモリ使用量のスクリーンショットですー
20GBくらいメモリ使ってますね。 まぁこれくらいは仕方ないかなーと思います。
.\target\release\doc-search-test.exe shell --top 30
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loading vector... ###...### 9.10 GiB/9.10 GiB (100%) ETA 00:00:00
Extending vectorizer...
2339298 documents loaded. Vocab size: 23826929. Token sample dim size: 23826929. Max rev idx len: 2261750. Done 295081 ms
Shell mode. Type a query and press Enter.
Type 'exit' or 'quit' to stop.
> tf & idf
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> ChatGPT | チャットジーピーティー | は | OpenAI | が | 2022 | 年 | 11 | 月 | に | 公開 | した | GPT | 系列 | の | 大規 | 模言語モデル | を | 用いる | 対話型生成AI | サービス | である | 。 | 愛称 | は | チャッピー
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