企業內部全文搜索

背景

企業內部文件全文搜索系統，檔案形式可能包括pdf, doc等等，語文包括中文、英文，搜尋結果將納入AI系統的解析，你有什麼建議？

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對於您的需求，我建議您可以考慮以下的開源全文搜索引擎：

Elasticsearch：Elasticsearch 是一個分散式的 RESTful 搜索和分析引擎，能夠解決越來越多的用例。作為 Elasticsearch 的核心，它可以用來同時存儲、搜索和分析大量數據。它通常被用作具有複雜搜索功能的核心引擎/技術。
Apache Solr：Solr 是一個開源的搜索平台，由 Apache Lucene 提供。它包括全文搜索、命中突出顯示、分面搜索、動態集群、數據庫整合等功能。
Whoosh：Whoosh 是一個快速、純 Python 的全文索引、搜索庫庫。

這些工具都可以處理多種文件格式（如 PDF、doc 等）和多種語言（包括中文和英文）。您可以根據您的具體需求和環境選擇最適合您的工具。

此外，如果您希望將搜索結果納入 AI 系統進行解析，您可能需要使用自然語言處理（NLP）工具來理解和分析文本內容。有許多開源的 NLP 工具庫，如 NLTK、SpaCy 和 Stanford CoreNLP 等，都可以用於這種目的。

請注意，在選擇和使用這些工具時，可能需要考慮到一些因素，如性能、可擴展性、社區支持以及與現有系統的兼容性等。希望這些信息對您有所幫助！

來源: 與 Bing 的交談， 2023/10/28 (1) 我是怎麼翻譯英文論文的（2023 更新 ChatGPT AI 翻譯工具） | by 王柏文 | 艾倫蘋果 | [Medium]. https://medium.com/allen365/eng-paper-b270fda2ebf1. (2) 免费的在线文档翻译器——保留原文档的排版（Word、PDF、Excel、Powerpoint、OpenOffice、文本） - Online Doc Translator. https://www.onlinedoctranslator.com/zh-CN/. (3) Google 學術搜尋. https://scholar.google.com.tw/?hl=zh-TW. (4) undefined. https://chatdoc.com/chatdoc/.

(5) 企業使用開放原始碼軟體應注意之法律問題（台灣） - Lee, Tsai & Partners.

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當您的需求不僅僅是全文搜索，還包括將搜索結果納入AI系統進行解析時，您需要一個更為強大和靈活的解決方案。以下是一些建議：

Elasticsearch：
- 描述：Elasticsearch是一個分佈式的RESTful搜索和分析引擎。
- 特點：除了強大的全文搜索功能外，Elasticsearch還提供了數據分析功能，可以與多種AI工具和平台集成。
- 中文支持：可以通過插件如elasticsearch-analysis-ik來支持中文分詞。
- AI集成：Elasticsearch提供了一個名為Elastic Machine Learning的功能，可以用於異常檢測、預測等AI任務。此外，您還可以使用其API將數據輕鬆導入其他AI平台。
- Elasticsearch官方網站
Apache Tika：
- 描述：Apache Tika是一個Java庫，可以從各種文件格式中提取元數據和文本。
- 特點：Tika支持PDF、DOC、DOCX、PPT、XLS、RTF、HTML、TXT等多種格式，並可以與Elasticsearch等搜索引擎集成。
- Apache Tika官方網站
Apache Nutch：
- 描述：Nutch是一個可擴展的Web爬蟲軟件，可以與Solr和Elasticsearch集成。
- 特點：Nutch可以爬取和索引多種文件格式的內容，並支持多語言搜索。
- Apache Nutch官方網站
AI平台集成：
- TensorFlow和PyTorch：這兩個都是流行的深度學習框架，可以用於文本分析、情感分析、文檔分類等任務。
- BERT：BERT是一種預訓練的深度學習模型，特別適合於文本分析任務。
- spaCy：這是一個自然語言處理（NLP）庫，支持多種語言，包括中文。
安全性：
- 考慮到這是企業內部的文件，您需要確保所選的解決方案具有足夠的安全性，包括數據加密、用戶身份驗證和授權等。
擴展性和性能：
- 考慮到AI解析可能需要大量的計算資源，確保所選的解決方案可以擴展以滿足未來的需求。

總之，建議您選擇一個強大的搜索引擎，如Elasticsearch，並將其與AI工具和平台集成，以實現全文搜索和AI解析的需求。此外，還需要考慮安全性、擴展性和性能等因素，以確保解決方案的可靠性和效率。

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我建议可以考虑下列方案来实现企业内部文档的全文搜索系统:

对不同格式的文档进行预处理,提取出文本内容。对于PDF可以使用开源工具如PDFMiner来提取文本。对于Word文档可以直接提取文本。
对提取出的文本内容进行分词和索引。中文文本可以使用jieba、北大中文分词等中文分词工具进行分词。英文文本可以使用Lucene、ElasticSearch等全文搜索引擎提供的分词器进行分词。
将分词后的内容上传到全文搜索引擎,如ElasticSearch、Solr等。这些搜索引擎可以对中文和英文都提供索引和搜索功能。
在前端实现搜索界面,调用搜索引擎的API进行搜索。可以对搜索结果做一些智能处理,比如高亮显示关键词、按相关性排序等。
可以将搜索结果中的关键信息提取出来生成摘要,便于用户快速浏览。可以使用TextRank等工具进行关键句提取。
可以将AI技术应用于搜索结果的再排序。例如利用BERT等预训练语言模型对搜索结果进行再排序,使得与查询意图更相关的结果排在前面。
对于用户的搜索行为进行跟踪,利用机器学习算法进行搜索结果的智能优化。

总之,合理使用全文搜索引擎、中文分词、AI技术可以实现针对中文英文的企业文档全文搜索。需要注意搜寻结果的可解释性和与用户意图的匹配程度。