Wilson Lin两个月打造的自研神经搜索引擎，性能与成本优化令人瞩目：

• 集群200 GPU生成30亿SBERT神经嵌入，支持检索2.8亿页面，查询时延约500ms。

• 每秒抓取5万页面，分布式Node.js爬虫结合多级随机公平调度，解决限流与DNS复杂性。

• 语义理解超越关键词匹配，支持复杂自然语言查询，自动关联隐含语义与上下文。

• 精细HTML归一化去除界面噪声，基于句子分块及语义链条增强上下文连贯性。

• 使用RocksDB BlobDB与64分片HNSW索引，极致写入吞吐与并行近似最近邻搜索能力。

• 服务网格采用mTLS+HTTP/2保障安全高效通信，Rust协调器优化任务调度与事务处理。

• 低成本云资源（如Runpod GPU、Oracle Cloud存储）与自研高性能队列系统，实现百万级并发与千万级消息处理。

• 集成Wikipedia/Wikidata构建知识图谱，辅以LLM助理提供快速摘要与智能问答。

• 优化搜索结果质量，极大降低SEO垃圾信息，支持长尾内容与深度见解发现。

• 详细成本对比展示云服务与自研方案的数十倍节省，项目具备可持续商业潜力。

该项目不仅是工程壮举，更为神经搜索的未来指明方向：以理解替代匹配，量质兼顾，赋能更精准和高效的信息检索。

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原文详读👉blog.wilsonl.in/search-engine/

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