텔레그램 중국어 메시지 검색 기능 향상
결론
텔레그램에서 중국어 메시지의 검색 효과를 개선하려면 수동으로 보이지 않는 구분자를 삽입하거나 사용자 지정 토크나이저를 개발하는 방법을 사용할 수 있습니다. 또한, AI 기술을 활용한 의미 검색은 검색 정확도를 크게 향상시킬 수 있습니다.
핵심 사항
- 텔레그램 데이터베이스: 텔레그램은 SQLite를 데이터베이스로 사용합니다.
- 전체 텍스트 검색 메커니즘: 텔레그램의 전체 텍스트 검색 기능은 토크나이저를 통해 문자열을 구문으로 분할하고 해시 값을 생성하며, 검색 시 해시 테이블과 비교합니다.
- 토큰 생성기: 토큰 생성기는 문자열을 분할하기 위해 분리기와 구분자에 의존합니다.
- 토큰 정의: 분리기와 구분자 외의 내용은 "토큰"으로 간주되며, 대문자(*), 숫자(N), 기타 문자(Co)의 세 가지 유형을 포함합니다.
- CJK 문자 처리: 한중일 문자는 유니코드 CJK 대부분이 토큰으로 인식됩니다.
한자(중국어 문자) 사이에 구분자가 없기 때문에 텔레그램은 한자 전체 문자열을 해시 처리하여 검색 효과가 좋지 않습니다. 본 문서는 코드 관점에서 텔레그램 중국어 메시지 검색의 한계점을 심층적으로 탐구합니다.
개선 제안
- 수동 구분자 삽입: 한자(중국어 문자) 사이에 보이지 않는 구분자를 수동으로 추가하여 검색 효과를 높입니다.
- 사용자 지정 토크나이저: 사용자 지정 토크나이저를 개발하고 텔레그램 클라이언트를 수정하여 검색 기능을 강화합니다.
AI 의미 검색
전통적인 검색 방법 외에 AI의 도입은 의미 검색에 더 나은 해결책을 제공합니다. 프로젝트 telegram-search는 임베딩 모델을 사용하여 정확히 일치하는 키워드가 없어도 사용자가 원하는 내용을 찾을 수 있도록 합니다. 예를 들어, "어젯밤 밥을 먹은 사람"을 입력하면 "어제 저녁 우리와 함께 식사한 남자"를 검색할 수 있습니다.