Введение
Семантический поиск — это расширенный метод поиска, который направлен на понимание цели и контекста запроса, а не просто на сопоставление ключевых слов. Он направлен на предоставление более точных и релевантных результатов за счет учета взаимосвязей между словами и фразами. Elasticsearch, мощная, масштабируемая поисковая и аналитическая система, работающая в режиме реального времени, может использоваться для создания эффективной системы семантического поиска.
В этой статье мы познакомим вас с процессом создания системы семантического поиска с использованием Elasticsearch, Java и Spring Boot вместе с примерами кода и диаграммами Mermaid, иллюстрирующими ключевые концепции.
Предпосылки
- Знакомство с Elasticsearch и его Query DSL (Domain Specific Language)
- Базовые знания программирования на Java и Spring Boot
- Elasticsearch и Kibana установлены на вашем локальном компьютере
Обзор
- Предварительная обработка и индексация документов
- Поиск по ключевым словам против семантического поиска
- Реализация семантического поиска
- Оценка и оптимизация релевантности поиска
1. Предварительная обработка и индексация документов
Первым шагом в построении системы семантического поиска является предварительная обработка и индексация документов. Для этого мы создадим простое приложение Spring Boot, взаимодействующее с Elasticsearch.
Настройка приложения Spring Boot
Создайте новый проект Spring Boot со следующими зависимостями:
- Весенняя сеть
- Эластичный поиск
Добавьте следующую зависимость в файл pom.xml:
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-elasticsearch</artifactId>
</dependency>
Настройка эластичного поиска
Создайте класс @Configuration и настройте Elasticsearch, указав необходимые параметры:
@Configuration
public class ElasticsearchConfig extends AbstractElasticsearchConfiguration {
@Value("${elasticsearch.host}")
private String host;
@Value("${elasticsearch.port}")
private int port;
@Override
@Bean
public RestHighLevelClient elasticsearchClient() {
return new RestHighLevelClient(
RestClient.builder(new HttpHost(host, port, "http")));
}
}
Индексирование документов
Создайте простой класс документа и аннотируйте его с помощью @Document:
@Document(indexName = "documents")
public class Document {
@Id
private String id;
private String title;
private String content;
}
Создайте интерфейс DocumentRepository, расширяющий ElasticsearchRepository:
public interface DocumentRepository extends ElasticsearchRepository<Document, String> {
}
Реализовать сервис для индексации документов:
@Service
public class DocumentService {
private final DocumentRepository documentRepository;
public DocumentService(DocumentRepository documentRepository) {
this.documentRepository = documentRepository;
}
public void indexDocuments(List<Document> documents) {
documentRepository.saveAll(documents);
}
}
Теперь вы можете использовать DocumentService для индексации документов в Elasticsearch.
2. Поиск по ключевым словам против семантического поиска
Поиск по ключевым словам сопоставляет документы на основе встречаемости определенных слов или фраз. Он прост в реализации, но может не дать наиболее релевантных результатов. С другой стороны, семантический поиск учитывает значение и контекст слов, обеспечивая более точные и релевантные результаты.
3. Реализация семантического поиска
Для реализации семантического поиска мы будем использовать встроенные функции Elasticsearch, такие как синонимы, анализ текста и многое другое.
3.1 Синонимы
Создайте анализатор синонимов в настройках индекса Elasticsearch:
{
"settings": {
"analysis": {
"filter": {
"synonym_filter": {
"type": "synonym",
"synonyms_path": "analysis/synonym.txt"
}
},
"analyzer": {
"synonym_analyzer": {
"tokenizer": "standard",
"filter": [
"lowercase",
"synonym_filter"
]
}
}
}
}
}
synonyms_path должен указывать на файл, содержащий синонимы для вашего домена. Каждая строка в файле представляет собой группу синонимов, разделенных запятыми.
3.2 Текстовый анализ
Затем обновите сопоставление вашего индекса, чтобы использовать анализатор синонимов:
{
"mappings": {
"properties": {
"title": {
"type": "text",
"analyzer": "synonym_analyzer"
},
"content": {
"type": "text",
"analyzer": "synonym_analyzer"
}
}
}
}
Это гарантирует, что Elasticsearch будет использовать анализатор синонимов при индексировании и поиске документов.
3.3 Расширение запроса
Чтобы расширить запросы для охвата синонимов, вы можете использовать запрос match с расширением synonym_analyzer. Создайте метод поиска в своем классе DocumentService:
public List<Document> search(String query) {
MatchQueryBuilder matchQuery = QueryBuilders.matchQuery("content", query)
.analyzer("synonym_analyzer");
SearchSourceBuilder searchSourceBuilder = new SearchSourceBuilder();
searchSourceBuilder.query(matchQuery);
SearchRequest searchRequest = new SearchRequest("documents");
searchRequest.source(searchSourceBuilder);
try {
SearchResponse searchResponse = client.search(searchRequest, RequestOptions.DEFAULT);
return Arrays.stream(searchResponse.getHits().getHits())
.map(hit -> objectMapper.convertValue(hit.getSourceAsMap(), Document.class))
.collect(Collectors.toList());
} catch (IOException e) {
throw new RuntimeException("Failed to execute search", e);
}
}
4. Оценка и оптимизация релевантности поиска
Чтобы оценить релевантность вашего семантического поиска, вы можете использовать встроенный механизм оценки Elasticsearch, поле _score. Вы также можете настроить оценку, используя запросы оценки функции или другие передовые методы. Постоянный мониторинг и оценка результатов поиска помогут вам оптимизировать процесс поиска.
Влияние семантического поиска на производительность и ресурсы на Elasticsearch
Реализация семантического поиска с использованием Elasticsearch может иметь некоторые последствия для производительности и ресурсов. Очень важно знать об этих последствиях и тщательно учитывать их при планировании и оптимизации вашей поисковой системы.
- Увеличение времени индексирования. Использование анализатора синонимов во время индексирования увеличивает время, необходимое для индексирования документов. Сложность списка синонимов и размер индексируемых документов могут существенно повлиять на производительность индексирования. Чтобы избежать этого, рассмотрите возможность использования меньшего списка синонимов и оптимизации процесса индексации.
- Увеличенный размер индекса. Использование синонимов может привести к увеличению размера индекса, поскольку в индексе будет храниться несколько терминов, представляющих одно и то же понятие. Это может привести к более высокому использованию хранилища и памяти. Чтобы оптимизировать хранилище, рассмотрите возможность использования более выборочного списка синонимов или изучения параметров сжатия индекса.
- Увеличение времени запроса. Поиск с помощью анализатора синонимов может увеличить время запроса, особенно для сложных списков синонимов и больших наборов данных. Чтобы повысить производительность запросов, вы можете использовать стратегии кэширования или оптимизировать список синонимов.
- Более высокая загрузка памяти и ЦП: обработка синонимов требует дополнительной памяти и ресурсов ЦП как во время индексирования, так и при выполнении запросов. Это может привести к увеличению общего потребления ресурсов. Чтобы оптимизировать использование ресурсов, следите за своим кластером Elasticsearch и соответствующим образом корректируйте параметры оборудования и конфигурации.
- Настройка релевантности. Внедрение семантического поиска иногда может усложнить процесс настройки релевантности поиска. Использование синонимов и других методов анализа текста может повлиять на оценку документов. Постоянная оценка и оптимизация релевантности поиска имеет решающее значение для поддержания удобного поиска.
Следовательно, хотя семантический поиск может обеспечить более точные и релевантные результаты поиска, он также может повлиять на производительность Elasticsearch и использование ресурсов. Тщательное планирование, мониторинг и оптимизация могут помочь вам сбалансировать преимущества семантического поиска с требованиями к производительности и ресурсам вашего кластера Elasticsearch.
Заключение
В этой статье мы рассмотрели процесс создания системы семантического поиска с использованием Elasticsearch, Java и Spring Boot. Мы обсудили предварительную обработку и индексирование документов, разницу между поиском по ключевым словам и семантическим поиском, а также реализацию семантического поиска с использованием синонимов, анализа текста и расширения запроса. Оценивая и оптимизируя релевантность поиска, вы можете создать мощный и удобный поиск для своих пользователей.
Для более продвинутых методов рассмотрите возможность изучения функций Elasticsearch, таких как запросы phrase и span, а также использование моделей машинного обучения для улучшения результатов поиска.
