惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

IT之家
IT之家
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
让小产品的独立变现更简单 - ezindie.com
阮一峰的网络日志
阮一峰的网络日志
腾讯CDC
美团技术团队
博客园_首页
酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
C
CERT Recently Published Vulnerability Notes
Project Zero
Project Zero
有赞技术团队
有赞技术团队
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
The Cloudflare Blog
博客园 - 聂微东
Forbes - Security
Forbes - Security
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
The Hacker News
The Hacker News
T
Threatpost
月光博客
月光博客
人人都是产品经理
人人都是产品经理
钛媒体:引领未来商业与生活新知
钛媒体:引领未来商业与生活新知
Security Archives - TechRepublic
Security Archives - TechRepublic
宝玉的分享
宝玉的分享
Know Your Adversary
Know Your Adversary
Spread Privacy
Spread Privacy
J
Java Code Geeks
Scott Helme
Scott Helme
S
SegmentFault 最新的问题
C
Cybersecurity and Infrastructure Security Agency CISA
H
Hacker News: Front Page
L
LINUX DO - 热门话题
Last Week in AI
Last Week in AI
V
V2EX
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
T
Tor Project blog
罗磊的独立博客
Hugging Face - Blog
Hugging Face - Blog
奇客Solidot–传递最新科技情报
奇客Solidot–传递最新科技情报
量子位
Apple Machine Learning Research
Apple Machine Learning Research
Jina AI
Jina AI
博客园 - 叶小钗
C
Cisco Blogs
小众软件
小众软件
S
Securelist
cs.CV updates on arXiv.org
cs.CV updates on arXiv.org
博客园 - Franky
V
Visual Studio Blog
www.infosecurity-magazine.com
www.infosecurity-magazine.com
WordPress大学
WordPress大学
博客园 - 司徒正美

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Как заставить xt850 совпадать с xt 850
ManticoreSea · 2026-05-12 · via Все публикации подряд на Хабре

Время на прочтение7 мин

Охват и читатели770

Кратко

В Manticore, начиная с версии 23.0.0, можно настроить поиск так, чтобы запрос xt850 находил xt 850. Для этого используется bigram_delimiter вместе с режимами bigram_index , которые умеют работать с цифрами.

Это помогает в типичной ситуации для товарного поиска: пользователь вводит модель без пробела, а в индексе она лежит как несколько отдельных токенов.

Что стоит учесть в примерах

В примерах ниже мы исходим из таких условий:

  • RT-таблицы созданы по SQL-примерам без изменений, именно в показанном виде

  • токенизация остается стандартной, если в конкретном примере явно не задано другое поведение

  • в названиях моделей используются ASCII‑цифры, потому что second_numeric и second_has_digit рассчитаны на цифры из диапазона 0-9

Все SQL-примеры и ожидаемые результаты в этой статье мы проверили перед публикацией на реальном сервере Manticore версии 23.0.0, используя новые таблицы, созданные с нуля для каждого сценария.

Проблема не только в xt850

Представьте, что у вас есть каталог с такими товарами:

  • xt 850 action camera

  • iphone 5se battery case

  • canon eos 80d body

  • thinkpad x1 carbon

А теперь представьте, что пользователи ищут так:

  • xt850

  • iphone5se

  • eos80d

  • thinkpadx1

С точки зрения пользователя такие запросы, конечно, должны совпадать. Для движка они часто не совпадают, потому что при индексации текст разбивается на отдельные термины.

Обычно поисковые системы решают такое несоответствие одним из четырёх способов:

  • индексация префиксов или инфиксов

  • добавление пользовательских правил нормализации

  • дублирование контента в альтернативные нормализованные поля

  • индексация соседних пар токенов и при необходимости хранение склеенных вариантов

Новые возможности Manticore для биграмм позволяют сделать четвёртый вариант проще и понятнее, не дублируя поля.

Начнём с простого: почему xt850 не срабатывает по умолчанию

Вот как эта проблема выглядит в самом простом сценарии:

DROP TABLE IF EXISTS bi_default_demo;

CREATE TABLE bi_default_demo(title text);

INSERT INTO bi_default_demo VALUES
  (1,'xt 850 action camera');

SELECT id, title FROM bi_default_demo WHERE MATCH('xt850');

Ожидаемый результат:

Empty set

Почему это не работает?

Причина в том, что при индексации документ превращается в два отдельных токена: xt и 850. Запрос же приходит одним токеном — xt850.

По умолчанию Manticore не предполагает, что:

  • xt850 должен быть разбит на xt + 850

  • или xt + 850 также должно быть доступно для поиска как xt850

То есть это не проблема работы с опечатками и не проблема фразового поиска. Это несоответствие токенизации: индекс видит два токена, а запрос даёт один.

Новые настройки биграмм помогают решить именно эту проблему. С их помощью Manticore может индексировать выбранные соседние пары токенов так, чтобы они совпадали и со склеенными запросами.

Как помогают биграммы

bigram_index может помочь и с ускорением поиска фраз , и с сопоставлением названий моделей, но в этой статье мы фокусируемся на проблеме xt 850 vs xt850.

Ключевая идея проста:

  • находим соседние пары токенов, похожие на названия моделей

  • также сохраняем эти пары в склеенной форме

  • это позволяет запросам вроде xt850iphone5se или thinkpadx1 находить текст с пробелами

Именно для этого важен bigram_delimiter .

Что нужно знать о bigram_delimiter

bigram_index отвечает за то, какие соседние пары попадут в обработку.

bigram_delimiter определяет, в каком виде сохраняются подходящие биграммы:

  • true: только внутренняя форма с разделителем

  • none: только склеенный токен, например galaxy24

  • both: обе формы

Практическую разницу проще всего понять на конкретных запросах:

  • при true Manticore сохраняет только внутреннюю форму биграммы, нужную для оптимизации фраз, но не сохраняет склеенный вариант из пользовательского ввода. Поэтому запрос xt850 не сработает как соответствие для xt 850

  • при none Manticore сохраняет только склеенную форму, поэтому xt850 может найти xt 850, но для таких пар поиск будет опираться только на это склеенное представление

  • при both Manticore сохраняет оба варианта: внутреннее представление биграммы и склеенную форму. Поэтому xt850 может найти xt 850, а стандартное поведение фразового поиска остается на месте

В таком сценарии both обычно выглядит самым безопасным дефолтом: он закрывает проблему, заметную пользователю, и при этом меньше затрагивает привычную работу обычных фразовых запросов и смешанных нагрузок.

Режим 1: second_numeric

bigram_index = second_numeric
bigram_delimiter = both

Этот режим подходит для названий моделей, где второй токен состоит только из цифр.

Такое часто встречается в товарных каталогах:

  • xt 850

  • galaxy 24

  • playstation 5

  • pixel 8

Идея проста: пользователи часто ищут такие модели в склеенном виде — xt850galaxy24 или playstation5, хотя в исходном тексте они записаны с пробелом.

second_numeric сохраняет пару только тогда, когда второй токен состоит исключительно из ASCII‑цифр.

Используйте его, когда:

  • в каталоге встречаются линейки продуктов с поколениями и нумерованными моделями

  • пользователи часто вводят такие запросы слитно, без пробелов

  • второй токен в таких парах чаще всего состоит только из цифр

Пример

DROP TABLE IF EXISTS bi_second_numeric_demo;

CREATE TABLE bi_second_numeric_demo(title text)
  bigram_index='second_numeric'
  bigram_delimiter='both';

INSERT INTO bi_second_numeric_demo VALUES
  (1,'xt 850 action camera'),
  (2,'galaxy 24 ultra'),
  (3,'playstation 5 slim'),
  (4,'iphone 5se case'),
  (5,'canon eos 80d body'),
  (6,'thinkpad x1 carbon');

Теперь проверим запросы по очереди:

SELECT id, title FROM bi_second_numeric_demo WHERE MATCH('xt850');

+------+----------------------+
| id   | title                |
+------+----------------------+
|    1 | xt 850 action camera |
+------+----------------------+
SELECT id, title FROM bi_second_numeric_demo WHERE MATCH('galaxy24');

+------+-----------------+
| id   | title           |
+------+-----------------+
|    2 | galaxy 24 ultra |
+------+-----------------+
SELECT id, title FROM bi_second_numeric_demo WHERE MATCH('playstation5');

+------+--------------------+
| id   | title              |
+------+--------------------+
|    3 | playstation 5 slim |
+------+--------------------+
SELECT id, title FROM bi_second_numeric_demo WHERE MATCH('iphone5se');

Empty set
SELECT id, title FROM bi_second_numeric_demo WHERE MATCH('eos80d');

Empty set
SELECT id, title FROM bi_second_numeric_demo WHERE MATCH('thinkpadx1');

Empty set

На этом примере хорошо видно, где проходит граница режима:

  • 24 и 5 подходят

  • 5se80d и x1 не подходят

Режим 2: second_has_digit

bigram_index = second_has_digit
bigram_delimiter = both

Этот режим - более гибкий вариант second_numeric.

Он сохраняет пару, когда второй токен содержит хотя бы одну ASCII‑цифру. Поэтому этот режим намного лучше подходит для реальных каталогов товаров, где идентификаторы моделей часто представляют собой смешанные буквенно-цифровые строки:

  • xt 850

  • iphone 5se

  • eos 80d

  • thinkpad x1

Используйте его, когда:

  • в названиях моделей у вас смешаны буквы и цифры

  • пользователи часто удаляют пробелы в своих запросах

  • вам нужен удобный для каталога механизм поиска без необходимости индексировать каждую пару в таблице

Пример

DROP TABLE IF EXISTS bi_second_has_digit_demo;

CREATE TABLE bi_second_has_digit_demo(title text)
  bigram_index='second_has_digit'
  bigram_delimiter='both';

INSERT INTO bi_second_has_digit_demo VALUES
  (1,'xt 850 action camera'),
  (2,'galaxy 24 ultra'),
  (3,'playstation 5 slim'),
  (4,'iphone 5se case'),
  (5,'canon eos 80d body'),
  (6,'thinkpad x1 carbon'),
  (7,'kindle paperwhite signature');

Затем проверьте запросы один за другим:

SELECT id, title FROM bi_second_has_digit_demo WHERE MATCH('xt850');

+------+----------------------+
| id   | title                |
+------+----------------------+
|    1 | xt 850 action camera |
+------+----------------------+
SELECT id, title FROM bi_second_has_digit_demo WHERE MATCH('galaxy24');

+------+-----------------+
| id   | title           |
+------+-----------------+
|    2 | galaxy 24 ultra |
+------+-----------------+
SELECT id, title FROM bi_second_has_digit_demo WHERE MATCH('iphone5se');

+------+---------------------+
| id   | title               |
+------+---------------------+
|    4 | iphone 5se case     |
+------+---------------------+
SELECT id, title FROM bi_second_has_digit_demo WHERE MATCH('eos80d');

+------+---------------------+
| id   | title               |
+------+---------------------+
|    5 | canon eos 80d body  |
+------+---------------------+
SELECT id, title FROM bi_second_has_digit_demo WHERE MATCH('thinkpadx1');

+------+---------------------+
| id   | title               |
+------+---------------------+
|    6 | thinkpad x1 carbon  |
+------+---------------------+
SELECT id, title FROM bi_second_has_digit_demo WHERE MATCH('kindlesignature');

Empty set

Часто это более подходящий вариант для смешанных идентификаторов моделей, потому что в реальных каталогах нередко встречаются формы вроде 5se80d или x1, а не только чисто цифровые суффиксы вроде 24.

Какой режим выбрать

Если вы хотите, чтобы запрос xt850 находил xt 850, проще всего следовать такому правилу:

  • используйте second_numeric, когда второй токен состоит только из цифр

  • используйте second_has_digit, когда второй токен может быть смешанным, например 5se80d или x1

Есть один практический нюанс: в базовом сценарии это сохраняется и при дополнительных настройках обработки текста. xt 850 все равно совпадает с xt850, если включены morphology='stem_en' и wordforms.

Но это не значит, что эти настройки сами нормализуют склеенный запрос. В тестах iphones 5 совпадал с iphones5, но не с iphone5, даже при стемминге или замене iphones -> iphone через wordforms. Коротко: в простом случае xt 850 и xt850 совместимы с morphology и wordforms, но если они для вас важны, отдельно проверьте нужную форму запроса.

Главное

Проблема xt850 на самом деле не в одном конкретном названии продукта. Речь идёт о более широком несоответствии между тем, как пользователи вводят названия моделей, и тем, как поисковые движки разбивают их на токены.

В Manticore, начиная с версии 23.0.0, для этого есть штатное решение: bigram_delimiter вместе с режимами bigram_index, которые учитывают цифры. Обычно это проще, чем дублировать поля или собирать отдельный пайплайн предобработки.

Если ваша основная проблема — производительность поиска фраз, а не сопоставление склеенных названий моделей, см. Как ускорить поиск фраз с помощью bigram_index .