havenask -

项目介绍

Havenask是阿里巴巴集团自研的搜索引擎，也是阿里巴巴内部广泛使用的大规模分布式检索系统，支持了包括淘宝、天猫、菜鸟、高德、饿了么、全球化在内整个阿里巴巴集团的搜索业务，为用户提供高性能、低成本、易用的搜索服务，同时具有灵活的定制和开发能力，支持算法快速迭代，帮助客户和开发者量身定做适合自身业务的智能搜索服务，助力业务增长。

此外，基于Havenask打造的行业AI搜索产品——阿里云OpenSearch，也将持续在阿里云上为企业级开发者提供全托管、免运维的一站式智能搜索服务，欢迎企业级开发者们试用。

核心能力

Havenask 的核心能力与优势，有以下几点：

• 极致的工程性能：支持千亿级数据实时检索，百万QPS查询，百万TPS写入，毫秒级查询延迟与秒级数据更新。
• C++的底层构建：对性能、内存、稳定性有更高保障。
• SQL查询支持：支持SQL语法便捷查询，查询体验更友好。
• 丰富的插件机制：支持各类业务插件，拓展性强。
• 支持图化开发：实现算法分钟级快速迭代，定制能力丰富，在新一代智能检索场景下的支持效果优秀。
• 支持向量检索：可通过与插件配合实现多模态搜索，满足更多场景的搜索服务搭建需求（待发布）。

相关文档

• Havenask Wiki: https://github.com/alibaba/havenask/wiki

开始使用

• 镜像介绍
  • ha3_runtime：可直接运行的镜像，无需编译代码，包含了问天引擎的可执行文件。
  • ha3_dev：用于开发测试的镜像，里面包含了开发测试时需要的各种依赖库和头文件，如何编译问天引擎请参考编译代码。
• 环境要求
  • 确保机器内存大于10G，cpu大于2核，磁盘大小大于50G。
  • 使用前确保设备已经安装和启动Docker服务。

启动容器

克隆仓库

git clone git@github.com:alibaba/havenask.git
cd havenask/docker

创建容器，其中CONTAINER_NAME为指定的容器名

docker pull havenask/ha3_runtime:0.2.2
./create_container.sh <CONTAINER_NAME> havenask/ha3_runtime:0.2.2

如果由于Docker Hub访问不稳定无法下载以上镜像，可以尝试阿里云镜像源

docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/havenask/ha3_runtime:0.2.2
./create_container.sh <CONTAINER_NAME> registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/havenask/ha3_runtime:0.2.2

登陆容器

./<CONTAINER_NAME>/sshme

测试索引构建

构建全量索引

cd ~/havenask/example/
python build_demo_data.py /ha3_install

测试引擎查询

启动havenask引擎

python start_demo_searcher.py /ha3_install

引擎的默认查询端口为45800，使用脚本进行查询测试。下面是一些测试query。更多测试case见example

python curl_http.py 45800 "query=select count(*) from in0"

python curl_http.py 45800 "query=select id,hits from in0 where MATCHINDEX('title', '搜索词典')"

python curl_http.py 45800 "query=select title, subject from in0_summary_ where id=1 or id=2"

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