Show HN: Building a web search engine from scratch with 3B neural embeddings
9 months ago
- #machine-learning
- #search-engine
- #neural-embeddings
- 作者在两个月内从零开始构建了一个网络搜索引擎，专注于通过神经嵌入技术提升搜索质量和相关性。
- 主要动机包括解决因SEO垃圾信息导致的搜索引擎质量下降问题，并利用基于Transformer的文本嵌入模型实现更好的自然语言理解能力。
- 该搜索引擎设计理念是理解查询意图而非关键词，使其能有效处理复杂、微妙的搜索请求。
- 技术亮点包括：使用200块GPU生成30亿个SBERT嵌入向量、每秒爬取5万网页、实现端到端500毫秒的查询延迟。
- 系统架构包含标准化处理、分块处理、爬虫程序、流水线、存储系统、服务网格、GPU集群建设、分片式HNSW以及知识图谱集成等组件。
- 相比传统关键词搜索引擎，该系统在理解复杂查询和提供精准答案方面展现出显著优势。
- 成本优化是重要考量因素，作者通过采用鲜为人知的高性价比服务有效控制开支。
- 项目最终揭示了神经嵌入技术在搜索领域的潜力，并规划了未来改进方向，包括更优质的内容过滤和使用LLM进行结果重排序。