ನಾನು ಈ ವಾರ ಒಂದು ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪ ವಿಮರ್ಶೆ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ ಕೆಲಸ ನಾನು ಮತ್ತು ಇದು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಇತರ ವಿಷಯಗಳ ನಡುವೆ, that the client consider using the thesaurus to help improve the end user search experience. Having never done this myself, I wanted to do a quick hands-on test so that my suggestion is authentic.

ಇದು ಹೇಗೆ ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಆಶ್ಚರ್ಯಕರ ಕಷ್ಟ, ಇದು ಆದಾಗ್ಯೂ, ವಾಸ್ತವವಾಗಿ, quite easy. There’s a pretty good bit of information on the thesaurus (ಪರಿಶೀಲಿಸಿ ಇಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಇಲ್ಲಿ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ). ಹೇಗಾದರೂ, ಆ ಡಾಕ್ಸ್ WSS ಎಂದರೆ 2.0 / SPS 2003 oriented or they don’t actually spell out what do to after you’ve made your changes in the thesaurus. They provide a great overview and fair bit of detail, ಆದರೆ ಇದು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸುವ ಸಾಲನ್ನು ದಾಟಲು ಸಾಕಷ್ಟು ಅಲ್ಲ.

ಈ ಹಂತಗಳನ್ನು ನನಗೆ ಕೆಲಸ:

1. Make the changes to the thesaurus. (ಮಹತ್ವದ ಸೂಚನೆ ಕೆಳಗೆ ನೋಡಿ)
2. Go to the server and restart the "Office SharePoint Server Search" ಸೇವೆ.

ಗೆ ಹ್ಯಾಟ್ ಒಂದು ತುದಿ ಶ್ರೀ. ಜೆ. ಡಿ. ಹಾಯು (ಜೈವಿಕ). He provided the key bit about restarting the search service and rescued me from endless, time consuming and unnecessary iisresets and full index crawls. This episode ಸಾಧಿಸುತ್ತಾನೆ, ಮತ್ತೊಮ್ಮೆ, ಎಂದು ಟ್ವಿಟರ್ is the awesome. (ಇಲ್ಲಿ ಟ್ವಿಟರ್ ನನ್ನನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ. I follow any SharePoint person that follows me).

I don’t know if this functionality is available in WSS. If it is or is not, ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವಾಗ ಅಥವಾ ನನಗೆ ಇಮೇಲ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ನಾನು ಈ ಪೋಸ್ಟ್ ಅಪ್ಡೇಟ್ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ.

ಪ್ರಮುಖ ಟಿಪ್ಪಣಿ: There’s conflicting information on which XML thesaurus file to change. There’s this notion of "tsneu.xml" as being the "neutral" ಅರ್ಥಕೋಶ. I wasted some time working with that one. ಪ್ರಕರಣದಲ್ಲಿ, I needed to change the "tsenu.xml" ಫೈಲ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ID ಸ್ವತಃ ಫೋಲ್ಡರ್ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಇದೆ: \\win2003srv ಸಿ $ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಕಡತಗಳನ್ನು ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಆಫೀಸ್ ಪರಿಚಾರಕಗಳು 12.0 ಡೇಟಾ ಆಫೀಸ್ ಸರ್ವರ್ ಅನ್ವಯಗಳು 3c4d509a-75c5-481c-8bfd-099a89554e17\Config. I assume that in a multi-farm situation, ಈ ಬದಲಾವಣೆ ಎಲ್ಲೆಡೆ ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಸರ್ವರ್ ಸಾಗುತ್ತದೆ ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತಿತ್ತು.

</ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ>

ನನ್ನ ಬ್ಲಾಗ್ ಚಂದಾದಾರರಾಗಿ.

ನಾನು ದಿನ ಅಪ್ ಮುಕ್ತಾಯಗೊಂಡ 2 ಬಿಸಿಲು ನೀಧಾಮ್ ವೇಗದ ತರಬೇತಿ, MA, ಮತ್ತು ನಾನು ಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಎದ್ದು ನಾನು (ಒಳ್ಳೆಯ ತರಬೇತಿ ತರಗತಿಗಳು ನನಗೆ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ). One particular aspect of FAST has me thinking and I wanted to write it down while it was still fresh and normal day-to-day "stuff" pushed it out of my head.

We SharePoint WSS 3.0 / MOSS implementers frequently face a tough problem with any reasonably-sized SharePoint project: How do we get all the untagged data loaded into SharePoint such that it all fits within our perfectly designed information architecture?

Often enough, this isn’t such a hard problem because we scope ourselves out of trouble: "We don’t care about anything more than 3 months old." "We’ll handle all that old stuff with keyword search and going-forward we’ll do it the RIGHT way…" Etc.

ಆದರೆ, what happens if we can’t scope ourselves out of trouble and we’re looking at 10’s of thousands or 100’s of thousands (or even millions) of docs — the loading ಮತ್ತು tagging of which is our devout wish?

FAST might be the answer.

FAST’s search process includes a lot of moving parts but one simplified view is this:

• A crawler process looks for content.
• It finds content and hands it off to a broker process that manages a pool of document processors.
• Broker process hands it off to one of the document processors.
• The document processor analyzes the document and via a pipeline process, analyzes the bejeezus out of the document and hands it off to an index builder type process.

On the starship FAST, we have a lot of control over the document processing pipeline. We can mix and match about 100 pipeline components and, most interestingly, we can write our own components. Like I say, FAST is analyzing documents every which way but Sunday and it compiles a lot of useful information about those documents. Those crazy FAST people are clearly insane and obsessive about document analysis because they have tools and/or strategies to REALLY categorize documents.

ಆದ್ದರಿಂದ … ನಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಕಸ್ಟಮ್ ಪೈಪ್ಲೈನ್ ಅವಯವಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ವೇಗ ಬಳಸಿ, we can grab all that context information from FAST and feed it back to MOSS. It might go something like this:

• ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್ MOSS ರಿಂದ ವೇಗ ಒಳಗೆ ತಿನ್ನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
• ಸಾಧಾರಣ ಕ್ರೇಝಿ-ಗೀಳು ವೇಗ ದಾಖಲೆ ಪಾರ್ಸಿಂಗ್ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣದ ನಡೆಯುತ್ತದೆ.
• ನಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ಕಸ್ಟಮ್ ಪೈಪ್ಲೈನ್ ಘಟಕ ಒಂದು ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಎಂದು ಸಂದರ್ಭ ಮಾಹಿತಿ ಕೆಲವು ಆಫ್ ಹನಿಗಳು.
• ನಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ವಿನ್ಯಾಸದ ಒಂದು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿ ಓದುತ್ತದೆ, makes some decisions on how to fit that MOSS document within our IA and marks it up using a web service and the object model.

ಸಹಜವಾಗಿ, no such automated process can be perfect but thanks to the obsessive (and possibly insane-but-in-a-good-way FAST people), we may have a real fighting shot at a truly effective mass load process that does more than just fill up a SQL database with a bunch of barely-searchable documents.

</ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ>

ನನ್ನ ಬ್ಲಾಗ್ ಚಂದಾದಾರರಾಗಿ.

ನಾನು ಸುಮಾರು ಆಡಲು ಇಂದು ಕಾರಣಗಳಿದ್ದವು codeplex ಅಂಶವುಳ್ಳ ಹುಡುಕು project today.

ಇದು ಸುಮಾರು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದ್ದರೆ, ಆದರೆ ನಾನು ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾರಣಗಳಿಗಾಗಿ ಅದನ್ನು ಡೌನ್ಲೋಡ್ ಮತ್ತು ಬಳಸಲು ಹಿಂದುಮುಂದು (ಸಮಯದ ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಕೊರತೆ), plus outright fear 🙂

ನಿಮ್ಮ ಹುಡುಕಾಟ ಸುಧಾರಿಸಲು ಮತ್ತು ಹೊಸ ಆಯ್ಕೆಗಳು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಹುಡುಕುತ್ತಿರುವ ವೇಳೆ, download it and install it when you have an hour or so of free time. I followed the installation manual’s instructions and it took me less than 20 minutes to have it installed and working. It provides value minute zero.

It does look pretty hard to extend. The authors provide a detailed walk-through for a complex BDC scenario. I may be missing it, but I wish they would also provide a simpler scenario involving one of the pre-existing properties or maybe adding one new managed property. I shall try and write that up myself in the next period of time.

ಬಾಟಮ್ ಲೈನ್ — ನಿಮಿಷಗಳಲ್ಲಿ, ನೀವು ಇನ್ಸ್ಟಾಲ್ ಮಾಡಬಹುದು, ಇದು ಸಂರಚಿಸಲು, use it and add some pretty cool functionality to your vanilla MOSS search and be a hero 🙂

</ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ>

ನನ್ನ ಬ್ಲಾಗ್ ಚಂದಾದಾರರಾಗಿ.

MSDN ಹುಡುಕಾಟ ವೇದಿಕೆಯಲ್ಲಿ, ಜನರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಈ ರೀತಿಯ ಒಂದು ಪ್ರಶ್ನೆಯನ್ನು ಕೇಳಿ:

"I have a document named ‘Programming Guide’ but when I search for ‘Pro’ ಹುಡುಕಾಟ ಅದು ಕಾಣಲಿಲ್ಲ."

ಅದು ಆಗಲೇ ಇರಬಹುದು, but that amounts to a wildcard search. The MOSS/WSS user interface does not support wildcard search out of the box.

ನೀವು ಹುಡುಕಾಟ ವೆಬ್ ಭಾಗಗಳಾಗಿ ಡಿಗ್ ವೇಳೆ, ನೀವು ಚೆಕ್ಬಾಕ್ಸ್ ಕಾಣುವಿರಿ, "Enable search term stemming". Stemming is a human-language term. It’s not a computer language substring() ಮಾದರಿ ಕಾರ್ಯ.

ಈ ಕೆಲವು ಕಾಂಡಗಳು ಇವೆ:

• "fish" is a stem to "fishing"
• "major" is a stem to "majoring"

ಈ ಚಿಗುರೊಡೆಯುತ್ತದೆ ಅಲ್ಲ:

• "maj" is not a stem to "major"
• "pro" is not a stem to "programmer"

The WSS/MOSS search engine does support wild card search through the API. Here is one blog article that describes how to do that: http://www.dotnetmafia.com/blogs/dotnettipoftheday/archive/2008/03/06/how-to-use-the-moss-enterprise-search-fulltextsqlquery-class.aspx

ಒಂದು 3 ನೇ ವ್ಯಕ್ತಿ ಉತ್ಪನ್ನ, Ontolica, provides wild card search. I have not used that product.

</ಕೊನೆಯಲ್ಲಿ>

ನನ್ನ ಬ್ಲಾಗ್ ಚಂದಾದಾರರಾಗಿ.