搜索引擎是如何工作的?

搜索引擎是如何工作的?

爬行和索引是搜索引擎优化中的两个基本步骤,但它们涉及不同的过程。爬行是搜索引擎使用机器人 (称为爬虫或蜘蛛) 来发现和访问网页的过程。爬虫跟踪从一个页面到另一个页面的链接,并收集有关这些页面的内容和结构的数据。

另一方面,索引是存储和组织爬虫收集的数据的过程。一旦页面被抓取,搜索引擎就会分析其内容 (文本,图像,元数据) 并将其存储在结构化索引中。索引是一个大型数据库,它允许搜索引擎在用户提交查询时快速检索相关结果。

为了说明,爬行就像图书管理员在图书馆里翻阅书籍,索引就像按主题和内容组织这些书籍,以便更容易找到特定的信息。爬行使web的内容可被发现,而索引使其可搜索并可用于排名结果。

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
SaaS中的多租户是什么?
“软件即服务(SaaS)中的多租户架构是一种设计方法,其中单个软件应用实例为多个客户(称为租户)提供服务。在这种模型中,每个租户的数据是单独存储的,但共享相同的基础设施和应用代码。这意味着,企业不需要为每个客户运行单独的应用实例,而是可以使
Read Now
数据增强能否减少数据集中的偏差?
“是的,数据增强可以帮助减少数据集中的偏差,但这并不是一个全面的解决方案。数据增强涉及通过修改现有数据点来创建新的训练示例,例如旋转图像、改变光照或翻转文本。这个过程可以增加数据集的多样性,并帮助提高模型在不同场景下的泛化能力。当数据集的多
Read Now
当嵌入具有过多维度时,会发生什么?
嵌入是通过训练机器学习模型来创建的,以将输入数据 (例如,单词,图像或用户) 映射到连续,密集的向量表示中。在训练期间,模型学习将相似的数据点在嵌入空间中放置得更近,而将不相似的数据点放置得更远。例如,在单词嵌入中,神经网络模型在大型文本语
Read Now

AI Assistant