Я пытаюсь создать подсказчик на основе массивов строк в моих документах, он похож на это , но с некоторыми отличиями: completion suggester из Elasticsearch не совсем то, что я хочу (с точки зрения фильтрации и сопоставления префиксов), так как мне нужна граничная ngram, которая будет работать с любым словом предложения, ударение- бесчувственный. Поясню на примере.
Предположим, у меня есть следующие проиндексированные документы. Я хочу предложить «теги» на основе запроса q (мне не важен сам документ, только те tag, которые соответствуют моему запросу)
[
{ "tags": [ "société générale", "consulting" ] },
{ "tags": [ "big data", "big", "data"] },
{ "tags": [ "data" ] },
{ "tags": [ "data engineering" ] }
{ "tags": [ "consulting and management of IT" ] }
]
Я хочу сопоставить префикс с толерантностью к акценту, и следующие запросы/ответы подчеркивают то, что мне нужно
- (1)
q = "societe"илиq = "societe generale"должны возвращать[ "société générale" ]--> без учета ударения - (2)
q = "big data"должно возвращать[ "big data" ]--> оба префикса "big" и "data" должны быть в строке - (3)
q = "data"должен возвращать[ "big data", "data", "data engineering" ],--> в любом месте предложения (но в качестве префикса) - (4)
q = "ata"ничего не должно возвращать (не префикс) - (5)
q = "IT consulting"должно возвращать[ "consulting and management of IT" ]--> оба префиксаqдолжны совпадать независимо от порядка
Если я использую обычный completion mapper+suggester,
# assuming a mapping of "tags", of type 'completion' is configured in my ES
{
suggest: {
text: "big data",
tags: {
completion: {
field: "tags",
},
},
почти ни один из этих случаев не работает, кроме (2), (4) и 1/3 результатов из (3)
Могу ли я создать пользовательское средство подсказки или собственный поисковый запрос, который удовлетворял бы моим требованиям и приведенным выше примерам?
