Deepseek 通过优化的索引、智能排名算法和高效的分布式处理来改进大规模数据环境中的搜索结果。 通过专注于这些核心技术组件，即使在跨分布式系统处理 PB 级数据时，也能确保快速且相关的搜索功能。 该系统使用算法优化和基础设施设计选择的组合来平衡速度、准确性和可扩展性。
首先，Deepseek 采用先进的索引策略来管理大型数据集。 它没有仅仅依赖传统的倒排索引，而是使用混合索引结构，将基于术语的索引与用于结构化数据的列式存储相结合。 例如，在处理包含自由文本消息和结构化字段（例如时间戳或错误代码）的日志数据时，Deepseek 会为每种数据类型创建单独的索引层。 这使其可以有效地处理结构化字段上的布尔过滤器，同时执行全文搜索。 该系统还通过分布式预写日志实现实时索引更新，从而为新数据实现近乎瞬时的可搜索性，而不会影响查询性能。 分区和分片策略确保索引在集群中水平扩展。
其次，通过机器学习模型训练查询模式和特定领域的数据，从而提高相关性排名。 Deepseek 使用两阶段排名方法：初始候选检索，然后是神经排名。 例如，当开发人员搜索“API 请求中的超时错误”时，系统首先使用传统方法检索与“超时”和“API”等关键字匹配的文档。 然后，基于 Transformer 的模型通过分析语义关系、历史点击率和上下文信号（例如用户的项目元数据）对这些结果进行重新排名。 这些模型通过 A/B 测试框架不断更新，该框架将新的排名策略与生产基线进行比较。 可定制的字段权重允许团队优先考虑特定的数据源，例如，与测试系统相比，为生产环境中的错误日志提供更高的相关性分数。
最后，Deepseek 通过查询优化和缓存层来优化资源利用率。 它的查询计划器分析搜索模式以预测性地缓存过滤器和聚合的频繁组合。 例如，如果监控系统中 30% 的查询涉及按“severity=CRITICAL”进行过滤并按服务聚合错误计数，则系统会在索引期间预先计算这些结果。 使用 Redis 或 Apache Ignite 等技术的分布式内存缓存可减少重复查询的延迟。 执行引擎还采用谓词下推技术来最大程度地减少数据移动 - 当查询包含日期范围过滤器时，Deepseek 可确保在跨节点传输中间结果之前，在存储层应用约束。 这些优化共同实现了亚秒级的响应时间，即使查询分布在数百个节点上的 TB 级数据也是如此。