Francis Du

Francis Du

Software Enigneer | Co-organizer @GDG Beijing | Technique: Java,Rust,Python,Big Data,etc…

16 Jan 2021

Wiki Graph

项目以 MIT LICENSE 托管在 GitHub[1], Web 服务[2]使用 Heroku 部署, 在线文档[3]使用 GitHub Pages 服务托管。 该项目源于一次远程面试,以下内容摘自面试邮件。 详情

面试题:

在你提供的 web app 上(请确保可以正常访问),用户搜索某个主题,比如 Knowledge base, 可以显示 Wikipedia 上相关的页面以及页面之间的关系。具体展示和交互形式不限,语言和技术栈也不限。

  • 实现思路:
  1. 首先使用 Wikipedia 的 API 获取搜索结果,但是后来发现如果是中文或者其他语言返回的结果任然是英文, 后来发现默认请求是的英文版的 API。
  2. 然后通过自然语言的库先处理搜索关键字,将关键字解析为不同语言的缩写,例如:‘en’,‘zh’等,然后去不同语言的 Wikipedia搜索,这样返回的结果就是对应搜索关键字的语言。目前支持英文、中文、西班牙语、意大利语和法语。
  3. 然后将搜索结果进行处理,生成一棵树,以搜索关键字为父节点,然后遍历所有搜索结果作为子节点,同时获取相对应的内容摘要, 目前默认取 Top 10,然后将这十个页面所有的链接的标题作为每个子节点的子节点,由于有的页面关键字很多, 会导致可视化展示的时候渲染页面非常慢,目前每个页面之取了20个。
  4. 由于 Wikipedia 查询会有限制,目前没有通过子链接来递归查询子链接的页面。
  5. 最后将生成的树结构以 Json 返回,提供查询参数,供前端页面查询。
  6. 前端页面中当用户输入查询关键字并点击 Search 按钮或者回车的时候,会请求 Web Service 返回的树结构数据,然后用 Amcharts 将数据渲染成一个 Graph。

回答问题:

请谈一谈你为什么对 Logseq 感兴趣,以及你对知识管理或其它笔记软件的理解。

  1. 首先我觉得 Logseq 的招聘方式非常棒,这种社区招聘我第一次见,这让我为之兴奋, 可以激发我的兴趣,让我花两天的时间来完整的解决一个问题,从设想到实现,从实现到用作品应聘。 2.对于知识管理软件,市面上已经有了很多工具了,旧的总是瞧不上新的,经常会有新的工具被开发,有多人协作的, 最早的比如印象笔记,Notion 之类,个人的比如 Effie 等。我个人也是在不断的试用更好的更适合我的工具。 当我试用了 Logseq 之后,我就觉得是我想要的。Logseq 离社区非常近,近的就隔着一个 GitHub Oauth, 在线写文档和自动 Commit 记录到 GitHub,这非常适合一个经常活跃在开源社区但是不是开发者的群体-技术作者,或者开源社区运营。
  2. 因为我身边有很多 Technical Writer 和社区运营,他们的烦恼就是使用 Git 来提交文档,大多数都使用 GUI 来做, 做的久一点的 Git 命令行才会。这块我觉得 Logseq 降低了这类人群的使用难度,将会非常受这类人群的欢迎。

[1].源码地址: https://github.com/francis-du/wiki-graph

[2].在线体验地址:https://wiki-graphs.herokuapp.com

[3].在线文档地址:https://wiki-graph.francis.run

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