SHI GmbH Augsburg - Ihr Starker Partner für Search & Big Data, Apache Solr, IT Commerce Lösungen

SHI - Beratung  Entwicklung  Consulting
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Wir beraten unterstützen Sie mit Schulungen, Trainings und Consulting. Von der Strategieberatung bis zur Anwendungsentwicklung helfen wir Ihnen bei der Optimierung Ihrer
Geschäftsprozesse.
SHI - Fast Forward to Success
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Geschwindigkeit zählt. Bei den Kosten und bei den Erfolgsaussichten.
Bei uns sorgen professionelles Projektmanagement und modulare Entwicklung
für Ihren raschen und effizienten Software-Projekterfolg.
SHI - Individuelle Anwendungen aus Software-Bausteinen
SHI - Individuelle Anwendungen aus Software-Bausteinen
Bei uns bekommen Sie weder Software von der Stange, noch unerprobte Eigenentwicklungen. Wir setzen auf bewährte Open-Source-Technologien und setzen Ihre individuelle Anwendung
aus passenden
Bausteinen zusammen.
SHI - Support und Service
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Wir sind Dienstleister aus Leidenschaft und verstehen unsere Kunden.
Nach dem Projekt ist vor dem Projekt und individuelle, persönliche
Betreuung stehen bei uns ganz weit oben.

Universal AJAX Live Search

Veröffentlicht am 18.05.2017 von Patricia Kaufmann


Das Commerce Special der code.talks in Berlin am 27. und 28. April 2017 war eine rundum gelungene Veranstaltung, die sowohl Entwickler als auch Manager mit ausreichend Informationsmaterial versorgte. Angefangen bei der wohlgewählten Kulisse im Kino in der Kulturbrauerei Berlin über eine Vielzahl an interessanten Vorträgen namhafter Referenten bis hin zur After-Conference-Party überzeugte die code.talks auf ganzer Linie.

Veröffentlicht am 10.04.2017 von Patricia Kaufmann


Seit Ende März glänzt Solr wieder in einem neuen Versionsgewand – das Release 6.5 hat einige interessante Zusatzfeatures zu bieten. Dazu gehört die Einführung von PointFields, Verbesserungen des Highlightings und auch der Bereich Streaming Expressions wurde um einige Funktionalitäten wie significantTerms und arithmetische Operationen erweitert. Besonders hervorzuheben ist aber die langersehnte Möglichkeit, Multi-Term-Synonyme zu definieren.

Veröffentlicht am 16.03.2017 von Markus Klose

Dieser Blog ist eine kurze Einführung in das Tool „Marple“, einem neuen Lucene Index Tool. Es wird beschrieben, was Marple kann und was nicht, verglichen mit dem bisherigen Tool Luke.


Bisher war Luke das Tool der Wahl, wenn es darum ging einen Solr/Lucene Index zu untersuchen ohne dabei Apache Solr zu konfigurieren. Seit einiger Zeit wird an einem neuen OpenSource Tool gearbeitet, welches sich Marple nennt. Am 24.02.2017 wurde nun die erste Version von Marple veröffentlicht. Bevor Sie sich nun aber Marple 1.0 herunterladen und ausprobieren folgt nun eine kurze Einführung in Marple.

Veröffentlicht am 09.02.2017 von Markus Klose


Dieser Blog ist eine kurze Einführung in die CDCR (Cross Data Center Replication) Funktionalität von Solr. Es wird beschrieben, was CDCR ist, was CDCR nicht ist und wann man diese Funktionalität einsetzen kann.

Veröffentlicht am 08.02.2017 von Daniel Wrigley

Teil III


Nachdem die beiden vorhergehenden Blogs eine Einführung in die Thematik und vorbereitende Maßnahmen behandelt haben, geht es im abschließenden Teil der Blog-Serie um das große Ziel: Mit Hilfe von Streaming Expressions ein Modell zur Erkennung von Spam-Mails zu trainieren und zu validieren und zu Klassifikationszwecken einzusetzen.

Veröffentlicht am 26.01.2017 von Daniel Wrigley

Teil II


In einem vorherigen Blog wurde eine Einführung in das Thema Klassifikation gegeben, das hiermit mit einem konkreten Use Case fortgeführt wird. Dieser zweite Teil der Blogserie wird die Vorbereitungsmaßnahmen beleuchten, die notwendig sind, um Solr als Klassifikationsmaschine einsetzen zu können. Dieser Blog behandelt also vom Starten von Solr über das Anlegen der notwendigen Collections bis hin zur Indexierung der Trainingsdaten alle Schritte.

Veröffentlicht am 17.01.2017 von Daniel Wrigley

Teil I

Spätestens seit dem letzten Major Release von Solr im April letzten Jahres, der Version 6.0, sind Features und Möglichkeiten eingeführt worden, die nicht mehr unbedingt zum klassischen Repertoire einer Suchmaschine zu zählen sind. Abfragen auf Basis von SQL-Syntax sind hier zu nennen, Graphen-Traversierung oder eben Textklassifikation, ein Bereich des Machine Learning, das in dieser Blogserie näher beleuchtet wird. In diesem ersten Beitrag werden die inhaltlichen Grundlagen der Textklassifikation erläutert, bevor ein konkreter Use Case dargelegt wird.

 

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MIT APACHE SOLR, LUCENE, ELASTICSEARCH, SMARTLOGIC SEMAPHORE, SHI INFOPILOT