Hacker News 의견

• Pandas를 이용한 BM25 검색 엔진 개발

  • 개발자가 Pandas에서 작동하는 빠른 BM25 검색 엔진을 개발 중임.
  • Pandas를 사용하는 이유는 BM25 알고리즘 외에도 최신성, 인기도 등 다른 요소들을 쉽게 결합할 수 있기 때문.
  • 문구 매칭에는 많은 예외 사례가 있으며, 가능한 한 적은 메모리를 사용하여 위치 정보를 압축하는 것이 중요함.

• 코드 리뷰: SearchEngine 클래스

  • k1과 b라는 파라미터의 의미를 모르겠으며, 코드에 주석이 전혀 없음.
  • _documents는 URL을 키로, 해당 URL의 내용을 값으로 가질 것으로 추정.
  • 코드에 문서화가 잘 되어 있지 않아 아쉬움. 문서화가 잘 되어 있었다면 검색 엔진 구축 학습 자료로 유용할 수 있었을 것.

• 검색 엔진의 복잡성

  • 검색 엔진의 주된 어려움은 데이터의 양을 다루는 것임.
  • 로직 자체는 의외로 간단하며, 프로젝트는 불필요한 부분을 대부분 제거하여 성공적임.
  • 검색 엔진을 크게 만드는 것이 아니라 데이터를 더 작게 만들거나 신호 대 잡음 비율을 높이는 접근이 중요함.

• 코드 행 수에 대한 의견

  • 외부 의존성을 사용하는 상황에서 코드 행 수를 자랑하는 것의 의미에 의문을 제기함.
  • 코드베이스에 대한 SI 단위는 없지만, 인지 부하를 어떻게든 측정해야 한다는 의견.

• 코드 내의 표현에 대한 농담

  • 코드 내의 chunk for chunk in chunks if chunk 표현을 보고 나무꾼에 관한 농담이 떠오름.

• 추천 엔진 코드 예시

  • 검색 엔진과 함께 사용할 수 있는 파이썬으로 작성된 20줄 미만의 추천 엔진 코드 제공.
  • 세션 로그에서 클릭된 URL을 기반으로 추천을 생성함.
  • 로그에 입력된 쿼리와 클릭된 URL을 혼합하여 사용하면 맞춤법 검사 제안도 얻을 수 있음.

• 파싱 라이브러리 성능 비교

  • lxml.html과 lxml.html.clean이 BeautifulSoup보다 훨씬 빠를 수 있음을 언급함.

• 키워드 사용에 대한 조언

  • 영어 검색 결과의 품질을 높이기 위해 1-gram 대신 2-gram과 3-gram을 사용할 것을 권장함.
  • n-gram은 문맥을 유지하는 데 도움이 됨.

• 교육적인 프로젝트에 대한 의견

  • 프로젝트가 매우 멋지고 교육적이지만, 실제 배포는 하지 말 것을 권함.
  • 몇 만 개의 문서를 다루는 더 큰 규모의 프로젝트에는 SQLite의 FTS5를 사용하는 것이 해답임.

• 파이썬을 이용한 대규모 데이터 처리에 대한 의문

  • 대규모 데이터를 빠르게 처리해야 하는 작업에 파이썬(느린 언어)을 사용하는 것이 정말 좋은 생각인지에 대한 의문 제기.