Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
searchnos について
Search
Sponsored
·
Ship Features Fearlessly
Turn features on and off without deploys. Used by thousands of Ruby developers.
→
Yoji Shidara
March 10, 2023
Technology
450
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
searchnos について
Yoji Shidara
March 10, 2023
More Decks by Yoji Shidara
See All by Yoji Shidara
Searchnos & Search on Nostr
dara
0
340
nostrbuzzsのしくみ
dara
0
600
How nostrbuzzs works
dara
0
150
About searchnos
dara
0
150
HOME, GOPATH and me
dara
3
1.7k
The First Step for Building Groonga Bindings with Golang
dara
6
1.5k
まほうのひととき - The Magic Hour
dara
7
980
JDK CHRONICLE
dara
2
8.8k
Timelapse Introduction
dara
1
690
Other Decks in Technology
See All in Technology
Deep Data Security 機能解説
oracle4engineer
PRO
2
230
徹底討論!ECS vs EKS!
daitak
3
1.8k
AI Agentをシステムに組み込む前にゆるく向き合ってみる
hayama17
0
170
データレイクの「見えない問題」を可視化する
sansantech
PRO
1
230
クラウドファンディング版StackChan 3体(4体)をインタラクティブな体験型作品にして展示もした話 / スタックチャンお誕生日会2026
you
PRO
0
240
Flow 不死:AI 時代 DevOps 的不變本質
cheng_wei_chen
2
550
サイバーエージェントにおけるAI推進戦略と変革への取り組み
shotatsuge
0
610
Amazon Redshift zero-ETL 統合を活用した軽量なマルチプロダクトデータ可視化基盤 / Lightweight Multi-Product Data Visualization with Amazon Redshift Zero-ETL
kaminashi
0
110
Docker Desktop不要の時代が来る? WSL標準の「wslc」で Linuxコンテナを動かしてみた.
ueponx
0
160
クレデンシャル流出 ― 攻撃 3 時間 vs 復旧 10 時間。この非対称性にどう備えるか
kazzpapa3
3
620
作る力から、見極める力へ — AI時代に広がるエンジニアの価値と役割
rince
0
360
AI時代のコスト管理を考えよう〜明日から使える実践AWSノウハウ~
yoshimi0227
0
970
Featured
See All Featured
Distributed Sagas: A Protocol for Coordinating Microservices
caitiem20
333
23k
Noah Learner - AI + Me: how we built a GSC Bulk Export data pipeline
techseoconnect
PRO
0
210
Self-Hosted WebAssembly Runtime for Runtime-Neutral Checkpoint/Restore in Edge–Cloud Continuum
chikuwait
0
620
The Curious Case for Waylosing
cassininazir
1
410
Building Applications with DynamoDB
mza
96
7.1k
We Analyzed 250 Million AI Search Results: Here's What I Found
joshbly
1
1.4k
The Impact of AI in SEO - AI Overviews June 2024 Edition
aleyda
5
1.1k
Measuring Dark Social's Impact On Conversion and Attribution
stephenakadiri
2
220
Leveraging Curiosity to Care for An Aging Population
cassininazir
1
280
The SEO Collaboration Effect
kristinabergwall1
1
490
How To Stay Up To Date on Web Technology
chriscoyier
790
250k
Conquering PDFs: document understanding beyond plain text
inesmontani
PRO
4
2.8k
Transcript
searchnos について npub1q7qyk7rvdga5qzmmyrvmlj29qd0n45snmfuhkrzsj4rk0sm4c4psvqwt9c 2023-03-10 Nostr 勉強会 #1
@darashi nostrbuzzs の作者です。
searchnos とは https://github.com/darashi/searchnos Nostrbuzzs に検索機能がほしい、けど... NIP-50 (Search Capability; 検索) 対応のリレーが少ないので、自分で作ってみまし
た。 リレー風のサーバですが、フル機能のリレーではありません。
None
考えたこと リレーを自前で作るのは大変そう 現状でも既に大変そう 今後の NIP に対応し続けるのも大変そう リレーを自前で運用するのも大変そう ユーザのリレーリストに追加してもらい、こちらにイベントを投げてもらわ ないといけない。 そのレベルのものを運用するのは大変そう。
→ イベントは既存のリレーから取得するのがよさそう。小判鮫的な。
しくみ searchnos indexer searcher relay-1 relay-2 Elasticsearch web-browser
indexer 指定したリレーに接続し、kind1 とkind5 を購読する。イベントに応じて Elasticsearch の状態を更新する。 searcher REQ が来たら、 Elasticsearch
にクエリを投げて、結果を返し、最後にEOSE を送る。 (内部的な)クエリ購読者リストに追加する。 一定時間ごとにポーリング 購読者があるクエリを順番に Elasticsearch に投げて、新着の結果を購読者に 流す。
client searcher Elasticsearch indexer relay loop loop REQ w/"search" 1
query 2 response 3 EVENT (if matched) 4 EVENT (if matched) 5 EOSE 6 kind:1 7 index request 8 wait 9 query 10 response 11 EVENT (if matched & unread) 12 CLOSE 13 client searcher Elasticsearch indexer relay
おもしろポイント 同じクエリを購読しているクライアントのクエリは、一つにまとめて Elasticsearch に投げる。 buzzphrases に関していうと、何人もが同じクエリを購読することがよくあ る。 Simple query string
query ※ を使っているので、複雑な条件を持つ検索ができる ※ https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/query-dsl-simple- query-string-query.html
まとめ 既存のリレーから note を収集し、 NIP-50 に対応した検索機能を提供するリレー っぽいサーバーを作った。
今後の課題 通常のフィルタ条件 (NIP-01) に対応する。 現状 limit にしか対応できていない kind:0 (NIP-01) にも対応する...?
購読者の多いクエリは頻繁にポーリングするなど、もう少し賢いクエリスケジュ ーリング。 言語推定と言語によるフィルタリングに対応する...? spam フィルタに対応する...? どうやって...? NIP-56 があるので、信頼できるユーザの pubkey を定義して、その kind:1984 から spam フィルタを学習する、とかはありかもしれない。 運用が大変そう...