# 搜索API接口对接指南
  
  本文档为搜索服务的使用方提供完整的API对接指南，包括接口说明、请求参数、响应格式和使用示例。
  
  ## 目录
  
  1. [快速开始](#快速开始)

     - 1.1 [基础信息](#11-基础信息)
     - 1.2 [最简单的搜索请求](#12-最简单的搜索请求)
     - 1.3 [带过滤与分页的搜索](#13-带过滤与分页的搜索)
     - 1.4 [开启分面的搜索](#14-开启分面的搜索)
  

  2. [接口概览](#接口概览)

  3. [搜索接口](#搜索接口)

     - 3.1 [接口信息](#31-接口信息)
     - 3.2 [请求参数](#32-请求参数)
     - 3.3 [过滤器详解](#33-过滤器详解)
     - 3.4 [分面配置](#34-分面配置)
     - 3.5 [SKU筛选维度](#35-sku筛选维度)

     - 3.6 [搜索建议接口](#37-搜索建议接口)
     - 3.7 [即时搜索接口](#38-即时搜索接口)
     - 3.8 [获取单个文档](#39-获取单个文档)

  4. [响应格式说明](#响应格式说明)

     - 4.1 [标准响应结构](#41-标准响应结构)
     - 4.2 [响应字段说明](#42-响应字段说明)

     - 4.2.1 [query_info 说明](#421-query_info-说明)

     - 4.3 [SpuResult字段说明](#43-spuresult字段说明)
     - 4.4 [SkuResult字段说明](#44-skuresult字段说明)
     - 4.5 [多语言字段说明](#45-多语言字段说明)
  
  5. [索引接口](#索引接口)

     - 5.0 [支撑外部 indexer 的三种方式](#50-支撑外部-indexer-的三种方式)
     - 5.1 [为租户创建索引](#51-为租户创建索引)
     - 5.2 [全量索引接口](#52-全量索引接口)
     - 5.3 [增量索引接口](#53-增量索引接口)
     - 5.4 [查询文档接口](#54-查询文档接口)
     - 5.5 [索引健康检查接口](#55-索引健康检查接口)
     - 5.6 [文档构建接口（正式对接）](#56-文档构建接口正式对接推荐)
     - 5.7 [文档构建接口（测试/自测）](#57-文档构建接口测试--自测)
     - 5.8 [内容理解字段生成接口](#58-内容理解字段生成接口)

  
  6. [管理接口](#管理接口)
     - 6.1 [健康检查](#61-健康检查)
     - 6.2 [获取配置](#62-获取配置)
     - 6.3 [索引统计](#63-索引统计)
  

  7. [微服务接口（向量、重排、翻译、内容理解）](#7-微服务接口向量重排翻译)

     - 7.1 [向量服务（Embedding）](#71-向量服务embedding)
     - 7.2 [重排服务（Reranker）](#72-重排服务reranker)
     - 7.3 [翻译服务（Translation）](#73-翻译服务translation)

     - 7.4 [内容理解字段生成（Indexer 服务内）](#74-内容理解字段生成indexer-服务内)

  
  8. [常见场景示例](#8-常见场景示例)
     - 8.1 [基础搜索与排序](#81-基础搜索与排序)
     - 8.2 [过滤搜索](#82-过滤搜索)
     - 8.3 [分面搜索](#83-分面搜索)
     - 8.4 [规格过滤与分面](#84-规格过滤与分面)
     - 8.5 [SKU筛选](#85-sku筛选)

     - 8.6 [分页查询](#87-分页查询)

  
  9. [数据模型](#9-数据模型)
     - 9.1 [商品字段定义](#91-商品字段定义)
     - 9.2 [字段类型速查](#92-字段类型速查)
     - 9.3 [常用字段列表](#93-常用字段列表)
     - 9.4 [支持的分析器](#94-支持的分析器)

  
  ---
  
  ## 快速开始
  

  ### 1.1 基础信息

  - **Base URL**: `http://43.166.252.75:6002`

  - **协议**: HTTP/HTTPS
  - **数据格式**: JSON
  - **字符编码**: UTF-8
  - **请求方法**: POST（搜索接口）
  

  **重要提示**: `tenant_id` 通过 HTTP Header `X-Tenant-ID` 传递，不在请求体中。
  

  **环境与凭证**：MySQL、Redis、Elasticsearch 等外部服务的 AI 生产地址与凭证见 [QUICKSTART.md §1.6](./QUICKSTART.md#16-外部服务与-env含生产凭证)。
  

  ### 1.2 最简单的搜索请求

  
  ```bash

  curl -X POST "http://43.166.252.75:6002/search/" \

    -H "Content-Type: application/json" \

    -H "X-Tenant-ID: 162" \

    -d '{"query": "芭比娃娃"}'

  ```
  

  ### 1.3 带过滤与分页的搜索

  ```bash

  curl -X POST "http://43.166.252.75:6002/search/" \

    -H "Content-Type: application/json" \

    -H "X-Tenant-ID: 162" \

    -d '{

      "query": "芭比娃娃",

      "size": 5,
      "from": 10,

      "range_filters": {
        "min_price": {
          "gte": 50,
          "lte": 200
        },
        "create_time": {
          "gte": "2020-01-01T00:00:00Z" 
        }

      },

      "sort_by": "price",

      "sort_order": "asc"
    }'

  ```
  

  ### 1.4 开启分面的搜索

  ```bash

  curl -X POST "http://43.166.252.75:6002/search/" \

    -H "Content-Type: application/json" \

    -H "X-Tenant-ID: 162" \

    -d '{

      "query": "芭比娃娃",

      "facets": [
        {"field": "category1_name", "size": 10, "type": "terms"},
        {"field": "specifications.color", "size": 10, "type": "terms"},
        {"field": "specifications.size", "size": 10, "type": "terms"}
      ],

      "min_score": 0.2

    }'

  ```
  
  ---
  
  ## 接口概览
  

  | 接口 | HTTP Method | Endpoint | 说明 |
  |------|------|------|------|
  | 搜索 | POST | `/search/` | 执行搜索查询 |

  | 搜索建议 | GET | `/search/suggestions` | 搜索建议（自动补全/热词，多语言） |

  | 即时搜索 | GET | `/search/instant` | 即时搜索预留接口（当前返回 `501 Not Implemented`） |

  | 获取文档 | GET | `/search/{doc_id}` | 获取单个文档 |

  | 全量索引 | POST | `/indexer/reindex` | 全量索引接口（导入数据，不删除索引，仅推荐自测使用） |
  | 增量索引 | POST | `/indexer/index` | 增量索引接口（指定SPU ID列表进行索引，支持自动检测删除和显式删除，仅推荐自测使用） |

  | 查询文档 | POST | `/indexer/documents` | 查询SPU文档数据（不写入ES） |

  | 构建ES文档（正式对接） | POST | `/indexer/build-docs` | 基于上游提供的 MySQL 行数据构建 ES doc，不写入 ES，供 Java 等调用后自行写入 |
  | 构建ES文档（测试用） | POST | `/indexer/build-docs-from-db` | 仅在测试/调试时使用，根据 `tenant_id + spu_ids` 内部查库并构建 ES doc |

  | 内容理解字段生成 | POST | `/indexer/enrich-content` | 根据商品标题批量生成 qanchors、semantic_attributes、tags，供微服务组合方式使用 |

  | 索引健康检查 | GET | `/indexer/health` | 检查索引服务状态 |

  | 健康检查 | GET | `/admin/health` | 服务健康检查 |

  | 获取配置 | GET | `/admin/config` | 获取租户配置 |

  | 索引统计 | GET | `/admin/stats` | 获取租户索引统计信息（需 tenant_id） |

  **微服务（独立端口或 Indexer 内，外部可直连）**:

  
  | 服务 | 端口 | 接口 | 说明 |
  |------|------|------|------|

  | 向量服务（文本） | 6005 | `POST /embed/text` | 文本向量化 |
  | 向量服务（图片） | 6008 | `POST /embed/image` | 图片向量化 |

  | 翻译服务 | 6006 | `POST /translate` | 文本翻译（支持 qwen-mt / llm / deepl / 本地模型） |

  | 重排服务 | 6007 | `POST /rerank` | 检索结果重排 |

  | 内容理解（Indexer 内） | 6004 | `POST /indexer/enrich-content` | 根据商品标题生成 qanchors、tags 等，供 indexer 微服务组合方式使用 |

  ---
  

  ## 搜索接口

  ### 3.1 接口信息

  
  - **端点**: `POST /search/`

  - **描述**: 执行文本搜索查询，支持多语言、过滤器和分面搜索

  - **租户标识**：`tenant_id` 通过 HTTP 请求头 **`X-Tenant-ID`** 传递（推荐）；也可通过 URL query 参数 **`tenant_id`** 传递。**不要放在请求体中。**
  
  **请求示例（推荐）**:
  ```python
  url = f"{base_url.rstrip('/')}/search/"
  headers = {
      "Content-Type": "application/json",
      "X-Tenant-ID": "162",  # 租户ID，必填
  }
  response = requests.post(url, headers=headers, json={"query": "芭比娃娃"})
  ```

  ### 3.2 请求参数

  
  #### 完整请求体结构
  
  ```json
  {

    "query": "string (required)",
    "size": 10,
    "from": 0,

    "language": "zh",

    "filters": {},
    "range_filters": {},
    "facets": [],
    "sort_by": "string",
    "sort_order": "desc",
    "min_score": 0.0,

    "sku_filter_dimension": ["string"],

    "debug": false,

    "enable_rerank": null,

    "rerank_query_template": "{query}",
    "rerank_doc_template": "{title}",

    "user_id": "string",
    "session_id": "string"
  }
  ```
  

  #### 参数详细说明
  
  | 参数 | 类型 | 必填 | 默认值 | 说明 |
  |------|------|------|--------|------|

  | `query` | string | Y | - | 搜索查询字符串（统一文本检索策略） |

  | `size` | integer | N | 10 | 返回结果数量（1-100） |
  | `from` | integer | N | 0 | 分页偏移量（用于分页） |

  | `language` | string | N | "zh" | 返回语言：`zh`（中文）或 `en`（英文）。后端会根据此参数选择对应的中英文字段返回 |

  | `filters` | object | N | null | 精确匹配过滤器（见[过滤器详解](#33-过滤器详解)） |
  | `range_filters` | object | N | null | 数值范围过滤器（见[过滤器详解](#33-过滤器详解)） |
  | `facets` | array | N | null | 分面配置（见[分面配置](#34-分面配置)） |

  | `sort_by` | string | N | null | 排序字段名。支持：`price`（价格）、`sales`（销量）、`create_time`（创建时间）、`update_time`（更新时间）。默认按相关性排序 |
  | `sort_order` | string | N | "desc" | 排序方向：`asc`（升序）或 `desc`（降序）。注意：`price`+`asc`=价格从低到高，`price`+`desc`=价格从高到低（后端自动映射为min_price或max_price） |

  | `min_score` | float | N | null | 最小相关性分数阈值 |

  | `sku_filter_dimension` | array[string] | N | null | 子SKU筛选维度列表（见[SKU筛选维度](#35-sku筛选维度)） |

  | `debug` | boolean | N | false | 是否返回调试信息 |

  | `enable_rerank` | boolean/null | N | null | 是否开启重排（调用外部重排服务对 ES 结果进行二次排序）。不传/传 null 使用服务端 `rerank.enabled`（默认开启）。开启后会先对 ES TopN（`rerank_window`）重排，再按分页截取；若 `from+size>1000`，则不重排，直接按分页从 ES 返回 |

  | `rerank_query_template` | string | N | null | 重排 query 模板（可选）。支持 `{query}` 占位符；不传则使用服务端配置 |
  | `rerank_doc_template` | string | N | null | 重排 doc 模板（可选）。支持 `{title} {brief} {vendor} {description} {category_path}`；不传则使用服务端配置 |

  | `user_id` | string | N | null | 用户ID（用于个性化，预留） |
  | `session_id` | string | N | null | 会话ID（用于分析，预留） |

  ### 3.3 过滤器详解

  #### 3.3.1 精确匹配过滤器 (filters)

  用于精确匹配或多值匹配。对于普通字段，数组表示 OR 逻辑（匹配任意一个值）；对于 specifications 字段，按维度分组处理。**任意字段名加 `_all` 后缀**表示多值 AND 逻辑（必须同时匹配所有值）。

  
  **格式**:
  ```json
  {
    "filters": {

      "category_name": "手机",                      // 可以为单值 或者 数组 匹配数组中任意一个（OR）
      "category1_name": "服装",                    // 可以为单值 或者 数组 匹配数组中任意一个（OR）
      "category2_name": "男装",                    // 可以为单值 或者 数组 匹配数组中任意一个（OR）
      "category3_name": "衬衫",                    // 可以为单值 或者 数组 匹配数组中任意一个（OR）
      "vendor.zh.keyword": ["奇乐", "品牌A"],      // 可以为单值 或者 数组 匹配数组中任意一个（OR）
      "tags": "手机",                              // 可以为单值 或者 数组 匹配数组中任意一个（OR）
      "tags_all": ["手机", "促销", "新品"],        // *_all：多值为 AND，必须同时包含所有标签
      "category1_name_all": ["服装", "男装"],     // 同上，适用于任意可过滤字段

      // specifications 嵌套过滤（特殊格式）
      "specifications": {
        "name": "color",
        "value": "white"
      }

    }
  }
  ```
  
  **支持的值类型**:
  - 字符串：精确匹配
  - 整数：精确匹配
  - 布尔值：精确匹配

  - 数组：匹配任意值（OR 逻辑）；若字段名以 `_all` 结尾，则数组表示 AND 逻辑（必须同时匹配所有值）

  - 对象：specifications 嵌套过滤（见下文）
  

  **`*_all` 语义（多值 AND）**:
  - 任意过滤字段均可使用 `_all` 后缀，对应 ES 字段名为去掉 `_all` 后的名称。
  - 例如：`tags_all: ["A", "B"]` 表示文档的 `tags` 必须**同时包含** A 和 B；`vendor.zh.keyword_all: ["奇乐", "品牌A"]` 表示同时匹配两个品牌（通常用于 keyword 多值场景）。
  - `specifications_all`：传列表 `[{"name":"color","value":"white"},{"name":"size","value":"256GB"}]` 时，表示所有列出的规格条件都要满足（与 `specifications` 多维度时的 AND 一致；若同维度多值则要求文档同时满足多个值，一般用于嵌套多值场景）。
  

  **Specifications 嵌套过滤**:
  
  `specifications` 是嵌套字段，支持按规格名称和值进行过滤。
  
  **单个规格过滤**:
  ```json
  {
    "filters": {
      "specifications": {
        "name": "color",
        "value": "white"
      }
    }
  }
  ```
  查询规格名称为"color"且值为"white"的商品。
  

  **多个规格过滤（按维度分组）**:

  ```json
  {
    "filters": {
      "specifications": [
        {"name": "color", "value": "white"},
        {"name": "size", "value": "256GB"}
      ]
    }
  }
  ```

  查询同时满足所有规格的商品（color=white **且** size=256GB）。
  
  **相同维度的多个值（OR 逻辑）**:
  ```json
  {
    "filters": {
      "specifications": [
        {"name": "size", "value": "3"},
        {"name": "size", "value": "4"},
        {"name": "size", "value": "5"},
        {"name": "color", "value": "green"}
      ]
    }
  }
  ```
  查询满足 (size=3 **或** size=4 **或** size=5) **且** color=green 的商品。
  
  **过滤逻辑说明**:
  - **不同维度**（不同的 `name`）之间是 **AND** 关系（求交集）
  - **相同维度**（相同的 `name`）的多个值之间是 **OR** 关系（求并集）

  **常用过滤字段**（详见[常用字段列表](#83-常用字段列表)）:

  - `category_name`: 类目名称
  - `category1_name`, `category2_name`, `category3_name`: 多级类目
  - `category_id`: 类目ID

  - `vendor.zh.keyword`, `vendor.en.keyword`: 供应商/品牌（使用keyword子字段）

  - `tags`: 标签（keyword类型，支持数组）
  - `option1_name`, `option2_name`, `option3_name`: 选项名称
  - `specifications`: 规格过滤（嵌套字段，格式见上文）

  - 以上任意字段均可加 `_all` 后缀表示多值 AND，如 `tags_all`、`category1_name_all`。

  #### 3.3.2 范围过滤器 (range_filters)

  
  用于数值字段的范围过滤。
  
  **格式**:
  ```json
  {
    "range_filters": {
      "min_price": {
        "gte": 50,    // 大于等于
        "lte": 200    // 小于等于
      },
      "max_price": {
        "gt": 100     // 大于
      },
      "create_time": {
        "gte": "2024-01-01T00:00:00Z"  // 日期时间字符串
      }
    }
  }
  ```
  
  **支持的操作符**:
  - `gte`: 大于等于 (>=)
  - `gt`: 大于 (>)
  - `lte`: 小于等于 (<=)
  - `lt`: 小于 (<)
  
  **注意**: 至少需要指定一个操作符。
  

  **常用范围字段**（详见[常用字段列表](#83-常用字段列表)）:

  - `min_price`: 最低价格
  - `max_price`: 最高价格
  - `compare_at_price`: 原价
  - `create_time`: 创建时间
  - `update_time`: 更新时间
  

  ### 3.4 分面配置

  
  用于生成分面统计（分组聚合），常用于构建筛选器UI。
  

  #### 3.4.1 配置格式

  ```json
  {
    "facets": [
      {

        "field": "category1_name",

        "size": 15,

        "type": "terms",

        "disjunctive": false

      },
      {

        "field": "brand_name",

        "size": 10,

        "type": "terms",

        "disjunctive": true

      },
      {
        "field": "specifications.color",
        "size": 20,

        "type": "terms",

        "disjunctive": true

      },
      {

        "field": "min_price",
        "type": "range",
        "ranges": [
          {"key": "0-50", "to": 50},
          {"key": "50-100", "from": 50, "to": 100},
          {"key": "100-200", "from": 100, "to": 200},
          {"key": "200+", "from": 200}
        ]

      }

    ]
  }
  ```
  

  #### 3.4.2 Facet 字段说明

  
  | 字段 | 类型 | 必填 | 默认值 | 说明 |
  |------|------|------|--------|------|
  | `field` | string | 是 | - | 分面字段名 |
  | `size` | int | 否 | 10 | 返回的分面值数量（1-100） |
  | `type` | string | 否 | "terms" | 分面类型：`terms`（词条聚合）或 `range`（范围聚合） |

  | `disjunctive` | bool | 否 | false | 是否支持多选（disjunctive faceting）。启用后，选中该分面的过滤器时，仍会显示其他可选项 |

  | `ranges` | array | 否 | null | 范围配置（仅 `type="range"` 时需要） |
  

  #### 3.4.3 disjunctive字段说明

  **重要特性**: `disjunctive` 字段控制分面的行为模式。启用后，选中该分面的过滤器时，仍会显示其他可选项

  **标准模式 (disjunctive: false)**:

  - **行为**: 选中某个分面值后，该分面只显示选中的值
  - **适用场景**: 层级类目、互斥选择
  - **示例**: 类目下钻（玩具 > 娃娃 > 芭比）
  

  **Multi-Select 模式 (disjunctive: true)** ⭐:

  - **行为**: 选中某个分面值后，该分面仍显示所有可选项
  - **适用场景**: 颜色、品牌、尺码等可切换属性
  - **示例**: 选择了"红色"后，仍能看到"蓝色"、"绿色"等选项
  

  **推荐配置**:

  | 分面类型 | disjunctive | 原因 |

  |---------|-------------|------|
  | 颜色 | `true` | 用户需要切换颜色 |
  | 品牌 | `true` | 用户需要比较品牌 |
  | 尺码 | `true` | 用户需要查看其他尺码 |
  | 类目 | `false` | 层级下钻 |
  | 价格区间 | `false` | 互斥选择 |
  

  #### 3.4.4 规格分面说明

  
  `specifications` 是嵌套字段，支持两种分面模式：
  

  **模式1：所有规格名称的分面**:

  ```json
  {

    "facets": [
      {
        "field": "specifications",
        "size": 10,
        "type": "terms"
      }
    ]

  }
  ```
  返回所有规格名称（name）及其对应的值（value）列表。每个 name 会生成一个独立的分面结果。
  

  **模式2：指定规格名称的分面**:

  ```json
  {

    "facets": [
      {
        "field": "specifications.color",
        "size": 20,

        "type": "terms",

        "disjunctive": true

      },
      {
        "field": "specifications.size",
        "size": 15,

        "type": "terms",

        "disjunctive": true

      }
    ]

  }
  ```

  只返回指定规格名称的值列表。格式：`specifications.{name}`，其中 `{name}` 是规格名称（如"color"、"size"、"material"）。

  
  **返回格式示例**:
  ```json
  {
    "facets": [
      {
        "field": "specifications.color",
        "label": "color",
        "type": "terms",
        "values": [

          {"value": "white", "count": 50, "selected": true},  // ✓ selected 字段由后端标记
          {"value": "black", "count": 30, "selected": false},
          {"value": "red", "count": 20, "selected": false}

        ]
      },
      {
        "field": "specifications.size",
        "label": "size",
        "type": "terms",
        "values": [
          {"value": "256GB", "count": 40, "selected": false},
          {"value": "512GB", "count": 20, "selected": false}
        ]

      }
    ]
  }
  ```
  

  ### 3.5 SKU筛选维度

  
  **功能说明**:

  `sku_filter_dimension` 用于控制搜索列表页中 **每个 SPU 下方可切换的子款式（子 SKU）维度**，为字符串列表。  
  在店铺的 **主题装修配置** 中，商家可以为店铺设置一个或多个子款式筛选维度（例如 `color`、`size`），前端列表页会在每个 SPU 下展示这些维度对应的子 SKU 列表，用户可以通过点击不同维度值（如不同颜色）来切换展示的子款式。  
  当指定 `sku_filter_dimension` 后，后端会根据店铺的这项配置，从所有 SKU 中筛选出这些维度组合对应的子 SKU 数据：系统会按指定维度**组合**对 SKU 进行分组，每个维度组合只返回第一个 SKU（从简实现，选择该组合下的第一款），其余不在这些维度组合中的子 SKU 将不返回。

  **支持的维度值**:
  1. **直接选项字段**: `option1`、`option2`、`option3`
     - 直接使用对应的 `option1_value`、`option2_value`、`option3_value` 字段进行分组
     

  2. **规格/选项名称**: 通过 `option1_name`、`option2_name`、`option3_name` 匹配
     - 例如：如果 `option1_name` 为 `"color"`，则可以使用 `sku_filter_dimension: ["color"]` 来按颜色分组

  
  **示例**:
  
  **按颜色筛选（假设 option1_name = "color"）**:
  ```json
  {
    "query": "芭比娃娃",

    "sku_filter_dimension": ["color"]

  }
  ```
  
  **按选项1筛选**:
  ```json
  {
    "query": "芭比娃娃",

    "sku_filter_dimension": ["option1"]

  }
  ```
  

  **按颜色 + 尺寸组合筛选（假设 option1_name = "color", option2_name = "size"）**:
  ```json
  {
    "query": "芭比娃娃",
    "sku_filter_dimension": ["color", "size"]

  }
  ```
  

  ### 3.7 搜索建议接口

  - **端点**: `GET /search/suggestions`

  - **描述**: 返回搜索建议（自动补全/热词），支持多语言。

  
  #### 查询参数
  
  | 参数 | 类型 | 必填 | 默认值 | 描述 |
  |------|------|------|--------|------|
  | `q` | string | Y | - | 查询字符串（至少 1 个字符） |

  | `size` | integer | N | 10 | 返回建议数量（1-50） |

  | `language` | string | N | `en` | 请求语言，如 `zh` / `en` / `ar` / `ru`，用于路由到对应语种 suggestion 索引 |

  | `debug` | bool | N | `false` | 是否开启调试（目前主要用于排查 suggestion 排序与语言解析） |
  
  > **租户标识**：同 [3.1](#31-接口信息)，通过请求头 `X-Tenant-ID` 或 query 参数 `tenant_id` 传递。

  #### 响应示例

  
  ```json
  {

    "query": "iph",
    "language": "en",
    "resolved_language": "en",

    "suggestions": [

      {

        "text": "iphone 15",
        "lang": "en",
        "score": 12.37,
        "rank_score": 5.1,
        "sources": ["query_log", "qanchor"],
        "lang_source": "log_field",
        "lang_confidence": 1.0,

        "lang_conflict": false

      }
    ],

    "took_ms": 12

  }
  ```
  
  #### 请求示例
  
  ```bash

  curl "http://localhost:6002/search/suggestions?q=芭&size=5&language=zh" \

    -H "X-Tenant-ID: 162"

  ```
  
  ### 3.8 即时搜索接口
  

  > ⚠️ 当前版本未开放该能力。接口会明确返回 `501 Not Implemented`，避免误用未完成实现。

  
  - **端点**: `GET /search/instant`

  - **描述**: 即时搜索预留端点，后续会在独立实现完成后开放。

  
  #### 查询参数
  
  | 参数 | 类型 | 必填 | 默认值 | 描述 |
  |------|------|------|--------|------|
  | `q` | string | Y | - | 搜索查询（至少 2 个字符） |
  | `size` | integer | N | 5 | 返回结果数量（1-20） |
  
  #### 请求示例
  
  ```bash
  curl "http://localhost:6002/search/instant?q=玩具&size=5"
  ```
  

  #### 当前响应
  
  ```json
  {
    "error": "/search/instant is not implemented yet. Use POST /search/ for production traffic.",
    "status_code": 501
  }
  ```
  

  ### 3.9 获取单个文档
  
  - **端点**: `GET /search/{doc_id}`
  - **描述**: 根据文档 ID 获取单个商品详情，用于点击结果后的详情页或排查问题。

  - **租户标识**：同 [3.1](#31-接口信息)，通过请求头 `X-Tenant-ID` 或 query 参数 `tenant_id` 传递。

  
  #### 路径参数
  
  | 参数 | 类型 | 描述 |
  |------|------|------|
  | `doc_id` | string | 商品或文档 ID |
  
  #### 响应示例
  
  ```json
  {
    "id": "12345",
    "source": {

      "title": {
        "zh": "芭比时尚娃娃"
      },

      "min_price": 89.99,
      "category1_name": "玩具"
    }
  }
  ```
  
  #### 请求示例
  
  ```bash

  curl "http://localhost:6002/search/12345" -H "X-Tenant-ID: 162"
  # 或使用 query 参数：curl "http://localhost:6002/search/12345?tenant_id=162"

  ```
  
  ---
  
  ## 响应格式说明
  
  ### 4.1 标准响应结构
  
  ```json
  {
    "results": [
      {
        "spu_id": "12345",
        "title": "芭比时尚娃娃",
        "brief": "高品质芭比娃娃",
        "description": "详细描述...",
        "vendor": "美泰",
        "category": "玩具",
        "category_path": "玩具/娃娃/时尚",
        "category_name": "时尚",
        "category_id": "cat_001",
        "category_level": 3,
        "category1_name": "玩具",
        "category2_name": "娃娃",
        "category3_name": "时尚",
        "tags": ["娃娃", "玩具", "女孩"],
        "price": 89.99,
        "compare_at_price": 129.99,
        "currency": "USD",
        "image_url": "https://example.com/image.jpg",
        "in_stock": true,
        "sku_prices": [89.99, 99.99, 109.99],
        "sku_weights": [100, 150, 200],
        "sku_weight_units": ["g", "g", "g"],
        "total_inventory": 500,
        "option1_name": "color",
        "option2_name": "size",
        "option3_name": null,
        "specifications": [
          {"sku_id": "sku_001", "name": "color", "value": "pink"},
          {"sku_id": "sku_001", "name": "size", "value": "standard"}
        ],
        "skus": [
          {
            "sku_id": "67890",
            "price": 89.99,
            "compare_at_price": 129.99,
            "sku": "BARBIE-001",
            "stock": 100,
            "weight": 0.1,
            "weight_unit": "kg",
            "option1_value": "pink",
            "option2_value": "standard",
            "option3_value": null,
            "image_src": "https://example.com/sku1.jpg"
          }
        ],
        "relevance_score": 8.5
      }

    ],
    "total": 118,
    "max_score": 8.5,
    "facets": [
      {

        "field": "category1_name",
        "label": "category1_name",

        "type": "terms",
        "values": [
          {
            "value": "玩具",
            "label": "玩具",
            "count": 85,
            "selected": false
          }
        ]

      },
      {
        "field": "specifications.color",
        "label": "color",
        "type": "terms",
        "values": [
          {
            "value": "pink",
            "label": "pink",
            "count": 30,
            "selected": false
          }
        ]

      }
    ],
    "query_info": {
      "original_query": "芭比娃娃",

      "query_normalized": "芭比娃娃",
      "rewritten_query": "芭比娃娃",

      "detected_language": "zh",
      "translations": {
        "en": "barbie doll"

      },

      "domain": "default"

    },
    "suggestions": [],
    "related_searches": [],
    "took_ms": 45,
    "performance_info": null,
    "debug_info": null
  }
  ```
  

  ### 4.2 响应字段说明

  
  | 字段 | 类型 | 说明 |
  |------|------|------|

  | `results` | array | 搜索结果列表（SpuResult对象数组） |
  | `results[].spu_id` | string | SPU ID |

  | `results[].title` | string | 商品标题 |
  | `results[].price` | float | 价格（min_price） |

  | `results[].skus` | array | SKU列表（如果指定了`sku_filter_dimension`，则按维度过滤后的SKU） |

  | `results[].relevance_score` | float | 相关性分数 |
  | `total` | integer | 匹配的总文档数 |
  | `max_score` | float | 最高相关性分数 |
  | `facets` | array | 分面统计结果 |

  | `query_info` | object | query处理信息 |

  | `took_ms` | integer | 搜索耗时（毫秒） |

  | `debug_info` | object/null | 调试信息，仅当请求传 `debug=true` 时返回 |

  #### 4.2.1 query_info 说明
  
  `query_info` 包含本次搜索的查询解析与处理结果：
  
  | 子字段 | 类型 | 说明 |
  |--------|------|------|
  | `original_query` | string | 用户原始查询 |
  | `query_normalized` | string | 归一化后的查询（去空白、大小写等预处理，用于后续解析与改写） |
  | `rewritten_query` | string | 重写后的查询（同义词/词典扩展等） |
  | `detected_language` | string | 检测到的查询语言（如 `zh`、`en`） |
  | `translations` | object | 翻译结果，键为语言代码，值为翻译文本 |
  | `domain` | string | 查询域（如 `default`、`title`、`brand` 等） |

  #### 4.2.2 debug_info 说明
  
  `debug_info` 主要用于检索效果评估、融合打分分析与 bad case 排查。
  
  `debug_info.query_analysis` 常见字段：
  
  | 子字段 | 类型 | 说明 |
  |--------|------|------|
  | `original_query` | string | 原始查询 |
  | `query_normalized` | string | 归一化后的查询 |
  | `rewritten_query` | string | 重写后的查询 |
  | `detected_language` | string | 检测到的语言 |
  | `translations` | object | 翻译结果 |
  | `query_text_by_lang` | object | 实际参与检索的多语言 query 文本 |
  | `search_langs` | array[string] | 实际参与检索的语言列表 |
  | `supplemental_search_langs` | array[string] | 因 mixed query 补入的附加语言列表 |
  | `has_vector` | boolean | 是否生成了向量 |
  
  `debug_info.per_result[]` 常见字段：
  
  | 子字段 | 类型 | 说明 |
  |--------|------|------|
  | `spu_id` | string | 结果 SPU ID |
  | `es_score` | float | ES 原始 `_score` |
  | `rerank_score` | float | 重排分数 |
  | `text_score` | float | 文本相关性大分（由 `base_query` / `base_query_trans_*` / `fallback_original_query_*` 聚合而来） |
  | `text_source_score` | float | `base_query` 分数 |
  | `text_translation_score` | float | `base_query_trans_*` 里的最大分数 |
  | `text_fallback_score` | float | `fallback_original_query_*` 里的最大分数 |
  | `text_primary_score` | float | 文本大分中的主证据部分 |
  | `text_support_score` | float | 文本大分中的辅助证据部分 |
  | `knn_score` | float | `knn_query` 分数 |
  | `fused_score` | float | 最终融合分数 |
  | `matched_queries` | object/array | ES named queries 命中详情 |
  

  ### 4.3 SpuResult字段说明

  
  | 字段 | 类型 | 说明 |
  |------|------|------|

  | `spu_id` | string | SPU ID |

  | `title` | string | 商品标题（根据language参数自动选择 `title.zh` 或 `title.en`） |

  | `brief` | string | 商品短描述（根据language参数自动选择） |
  | `description` | string | 商品详细描述（根据language参数自动选择） |
  | `vendor` | string | 供应商/品牌（根据language参数自动选择） |
  | `category` | string | 类目（兼容字段，等同于category_name） |
  | `category_path` | string | 类目路径（多级，用于面包屑，根据language参数自动选择） |
  | `category_name` | string | 类目名称（展示用，根据language参数自动选择） |
  | `category_id` | string | 类目ID |
  | `category_level` | integer | 类目层级（1/2/3） |
  | `category1_name` | string | 一级类目名称 |
  | `category2_name` | string | 二级类目名称 |
  | `category3_name` | string | 三级类目名称 |
  | `tags` | array[string] | 标签列表 |

  | `price` | float | 价格（min_price） |
  | `compare_at_price` | float | 原价 |
  | `currency` | string | 货币单位（默认USD） |
  | `image_url` | string | 主图URL |

  | `in_stock` | boolean | 是否有库存（任意SKU有库存即为true） |

  | `sku_prices` | array[float] | 所有SKU价格列表 |
  | `sku_weights` | array[integer] | 所有SKU重量列表 |
  | `sku_weight_units` | array[string] | 所有SKU重量单位列表 |
  | `total_inventory` | integer | 总库存 |

  | `sales` | integer | 销量（展示销量） |

  | `option1_name` | string | 选项1名称（如"color"） |
  | `option2_name` | string | 选项2名称（如"size"） |
  | `option3_name` | string | 选项3名称 |
  | `specifications` | array[object] | 规格列表（与ES specifications字段对应） |

  | `skus` | array | SKU 列表 |

  | `relevance_score` | float | 相关性分数（默认为 ES 原始分数；当开启 AI 搜索时为融合后的最终分数） |

  ### 4.4 SkuResult字段说明
  
  | 字段 | 类型 | 说明 |
  |------|------|------|
  | `sku_id` | string | SKU ID |
  | `price` | float | 价格 |
  | `compare_at_price` | float | 原价 |
  | `sku` | string | SKU编码（sku_code） |
  | `stock` | integer | 库存数量 |
  | `weight` | float | 重量 |
  | `weight_unit` | string | 重量单位 |
  | `option1_value` | string | 选项1取值（如color值） |
  | `option2_value` | string | 选项2取值（如size值） |
  | `option3_value` | string | 选项3取值 |
  | `image_src` | string | SKU图片地址 |
  
  ### 4.5 多语言字段说明
  
  - `title`, `brief`, `description`, `vendor`, `category_path`, `category_name` 会根据请求的 `language` 参数自动选择对应的中英文字段
  - `language="zh"`: 优先返回 `*_zh` 字段，如果为空则回退到 `*_en` 字段
  - `language="en"`: 优先返回 `*_en` 字段，如果为空则回退到 `*_zh` 字段
  
  ---
  
  ## 索引接口
  

  本节内容与 `api/routes/indexer.py` 中的索引相关服务一致，包含以下接口：
  
  | 接口 | 方法 | 路径 | 说明 |
  |------|------|------|------|
  | 全量重建索引 | POST | `/indexer/reindex` | 将指定租户所有 SPU 导入 ES（不删现有索引） |
  | 增量索引 | POST | `/indexer/index` | 按 SPU ID 列表索引/删除，支持自动检测删除与显式删除 |
  | 查询文档 | POST | `/indexer/documents` | 按 SPU ID 列表查询 ES 文档，不写入 ES |
  | 构建 ES 文档（正式） | POST | `/indexer/build-docs` | 由上游提供 MySQL 行数据，返回 ES-ready 文档，不写 ES |
  | 构建 ES 文档（测试） | POST | `/indexer/build-docs-from-db` | 由本服务查库并构建文档，仅测试/调试用 |

  | 内容理解字段生成 | POST | `/indexer/enrich-content` | 根据商品标题批量生成 qanchors、semantic_attributes、tags（供微服务组合方式使用） |

  | 索引健康检查 | GET | `/indexer/health` | 检查索引服务与数据库连接状态 |
  

  #### 5.0 支撑外部 indexer 的三种方式
  
  本服务对**外部 indexer 程序**（如 Java 索引系统）提供三种对接方式，可按需选择：
  
  | 方式 | 说明 | 适用场景 |
  |------|------|----------|
  | **1）doc 填充接口** | 调用 `POST /indexer/build-docs` 或 `POST /indexer/build-docs-from-db`，由本服务基于 MySQL 行数据构建完整 ES 文档（含多语言、向量、规格等），**不写入 ES**，由调用方自行写入。 | 希望一站式拿到 ES-ready doc，由己方控制写 ES 的时机与索引名。 |
  | **2）微服务组合** | 单独调用**翻译**、**向量化**、**内容理解字段生成**等接口，由 indexer 程序自己组装 doc 并写入 ES。翻译与向量化为独立微服务（见第 7 节）；内容理解为 Indexer 服务内接口 `POST /indexer/enrich-content`。 | 需要灵活编排、或希望将 LLM/向量等耗时步骤与主链路解耦（如异步补齐 qanchors/tags）。 |
  | **3）本服务直接写 ES** | 调用全量索引 `POST /indexer/reindex`、增量索引 `POST /indexer/index`（指定 SPU ID 列表），由本服务从 MySQL 拉数并直接写入 ES。 | 自建运维、联调或不需要由 Java 写 ES 的场景。 |
  
  - **方式 1** 与 **方式 2** 下，ES 的写入方均为外部 indexer（或 Java），职责清晰。
  - **方式 3** 下，本服务同时负责读库、构建 doc 与写 ES。
  
  ### 5.1 为租户创建索引

  
  为租户创建索引需要两个步骤：
  

  1. **创建索引结构**（可选，仅在需要更新 mapping 或在新环境首次创建时执行）

     - 使用脚本创建 ES 索引结构（基于 `mappings/search_products.json`）
     - 如果索引已存在，会提示用户确认（会删除现有数据）
  
  2. **导入数据**（必需）
     - 使用全量索引接口 `/indexer/reindex` 导入数据
  

  **创建索引结构（支持多环境 namespace）**：

  
  ```bash

  # 以 UAT 环境为例：
  # 1. 准备 UAT 环境的 .env（包含 UAT 的 ES_HOST/DB_HOST 等）
  # 2. 设置环境前缀（也可以直接在 .env 中配置）：
  export RUNTIME_ENV=uat
  export ES_INDEX_NAMESPACE=uat_
  
  # 3. 为 tenant_id=170 创建索引结构

  ./scripts/create_tenant_index.sh 170
  ```
  

  脚本会自动从项目根目录的 `.env` 文件加载 ES 配置，并根据 `ES_INDEX_NAMESPACE` 创建：
  
  - prod 环境（ES_INDEX_NAMESPACE 为空）：`search_products_tenant_170`
  - UAT 环境（ES_INDEX_NAMESPACE=uat_）：`uat_search_products_tenant_170`

  
  **注意事项**：
  - ⚠️ 如果索引已存在，脚本会提示确认，确认后会删除现有数据
  - 创建索引后，**必须**调用 `/indexer/reindex` 导入数据
  - 如果只是更新数据而不需要修改索引结构，直接使用 `/indexer/reindex` 即可
  
  ---
  

  ### 5.2 全量索引接口

  - **端点**: `POST /indexer/reindex`

  - **描述**: 全量索引，将指定租户的所有SPU数据导入到ES索引（不会删除现有索引）。**推荐仅用于自测/运维场景**；生产环境下更推荐由 Java 等上游控制调度与写 ES。

  
  #### 请求参数
  
  ```json
  {
    "tenant_id": "162",

    "batch_size": 500
  }
  ```
  
  | 参数 | 类型 | 必填 | 默认值 | 说明 |
  |------|------|------|--------|------|
  | `tenant_id` | string | Y | - | 租户ID |

  | `batch_size` | integer | N | 500 | 批量导入大小 |
  
  #### 响应格式
  

  **成功响应（200 OK）**（示例，实际 `index_name` 会带上 tenant 和环境前缀）:

  ```json
  {
    "success": true,
    "total": 1000,
    "indexed": 1000,
    "failed": 0,
    "elapsed_time": 12.34,

    "index_name": "search_products_tenant_162",

    "tenant_id": "162"
  }
  ```
  
  **错误响应**:
  - `400 Bad Request`: 参数错误
  - `503 Service Unavailable`: 服务未初始化
  
  #### 请求示例
  

  **全量索引（不会删除现有索引）**:

  ```bash

  curl -X POST "http://localhost:6004/indexer/reindex" \

    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "tenant_id": "162",

      "batch_size": 500
    }'
  ```
  
  **查看日志**:
  ```bash
  # 查看API日志（包含索引操作日志）
  tail -f logs/api.log
  
  # 或者查看所有日志文件
  tail -f logs/*.log
  ```
  

  > ⚠️ **重要提示**：如需 **创建索引结构**，请参考 [5.1 为租户创建索引](#51-为租户创建索引) 章节，使用 `./scripts/create_tenant_index.sh <tenant_id>`。创建后需要调用 `/indexer/reindex` 导入数据。

  **查看索引日志**:

  索引操作的所有关键信息都会记录到 `logs/indexer.log` 文件中（JSON 格式），包括：
  - 请求开始和结束时间
  - 租户ID、SPU ID、操作类型
  - 每个SPU的处理状态
  - ES批量写入结果
  - 成功/失败统计和详细错误信息
  
  ```bash
  # 实时查看索引日志（包含全量和增量索引的所有操作）
  tail -f logs/indexer.log
  
  # 使用 grep 查询（简单方式）
  # 查看全量索引日志
  grep "\"index_type\":\"bulk\"" logs/indexer.log | tail -100
  
  # 查看增量索引日志
  grep "\"index_type\":\"incremental\"" logs/indexer.log | tail -100
  
  # 查看特定租户的索引日志
  grep "\"tenant_id\":\"162\"" logs/indexer.log | tail -100
  
  # 使用 jq 查询（推荐，更精确的 JSON 查询）
  # 安装 jq: sudo apt-get install jq 或 brew install jq
  
  # 查看全量索引日志
  cat logs/indexer.log | jq 'select(.index_type == "bulk")' | tail -100
  
  # 查看增量索引日志
  cat logs/indexer.log | jq 'select(.index_type == "incremental")' | tail -100
  
  # 查看特定租户的索引日志
  cat logs/indexer.log | jq 'select(.tenant_id == "162")' | tail -100
  
  # 查看失败的索引操作
  cat logs/indexer.log | jq 'select(.operation == "request_complete" and .failed_count > 0)'
  
  # 查看特定SPU的处理日志
  cat logs/indexer.log | jq 'select(.spu_id == "123")'
  
  # 查看最近的索引请求统计
  cat logs/indexer.log | jq 'select(.operation == "request_complete") | {timestamp, index_type, tenant_id, total_count, success_count, failed_count, elapsed_time}'
  ```
  

  ### 5.3 增量索引接口

  
  - **端点**: `POST /indexer/index`

  - **描述**: 增量索引接口，根据指定的SPU ID列表进行索引，直接将数据写入ES。用于增量更新指定商品。**推荐仅作为内部/调试入口**；正式对接建议改用 `/indexer/build-docs`，由上游写 ES。

  **删除说明**：
  - `spu_ids`中的SPU：如果数据库`deleted=1`，自动从ES删除，响应状态为`deleted`
  - `delete_spu_ids`中的SPU：直接删除，响应状态为`deleted`、`not_found`或`failed`

  #### 请求参数
  
  ```json
  {
    "tenant_id": "162",

    "spu_ids": ["123", "456", "789"],
    "delete_spu_ids": ["100", "101"]

  }
  ```
  
  | 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
  |------|------|------|------|
  | `tenant_id` | string | Y | 租户ID |

  | `spu_ids` | array[string] | N | SPU ID列表（1-100个），要索引的SPU。如果为空，则只执行删除操作 |
  | `delete_spu_ids` | array[string] | N | 显式指定要删除的SPU ID列表（1-100个），可选。无论数据库状态如何，都会从ES中删除这些SPU |
  
  **注意**：
  - `spu_ids` 和 `delete_spu_ids` 不能同时为空
  - 每个列表最多支持100个SPU ID
  - 如果SPU在`spu_ids`中且数据库`deleted=1`，会自动从ES删除（自动检测删除）

  
  #### 响应格式
  
  ```json
  {

    "spu_ids": [

      {
        "spu_id": "123",

        "status": "indexed"

      },
      {
        "spu_id": "456",

        "status": "deleted"
      },
      {
        "spu_id": "789",
        "status": "failed",
        "msg": "SPU not found (unexpected)"

      }
    ],

    "delete_spu_ids": [

      {

        "spu_id": "100",
        "status": "deleted"
      },
      {
        "spu_id": "101",
        "status": "not_found"
      },
      {
        "spu_id": "102",
        "status": "failed",
        "msg": "Failed to delete from ES: Connection timeout"

      }
    ],

    "total": 6,
    "success_count": 4,
    "failed_count": 2,
    "elapsed_time": 1.23,
    "index_name": "search_products",
    "tenant_id": "162"

  }
  ```
  

  | 字段 | 类型 | 说明 |
  |------|------|------|
  | `spu_ids` | array | spu_ids对应的响应列表，每个元素包含 `spu_id` 和 `status` |
  | `spu_ids[].status` | string | 状态：`indexed`（已索引）、`deleted`（已删除，自动检测）、`failed`（失败） |
  | `spu_ids[].msg` | string | 当status为`failed`时，包含失败原因（可选） |
  | `delete_spu_ids` | array | delete_spu_ids对应的响应列表，每个元素包含 `spu_id` 和 `status` |
  | `delete_spu_ids[].status` | string | 状态：`deleted`（已删除）、`not_found`（ES中不存在）、`failed`（失败） |
  | `delete_spu_ids[].msg` | string | 当status为`failed`时，包含失败原因（可选） |
  | `total` | integer | 总处理数量（spu_ids数量 + delete_spu_ids数量） |
  | `success_count` | integer | 成功数量（indexed + deleted + not_found） |
  | `failed_count` | integer | 失败数量 |
  | `elapsed_time` | float | 耗时（秒） |
  | `index_name` | string | 索引名称 |
  | `tenant_id` | string | 租户ID |
  
  **状态说明**：
  - `spu_ids` 的状态：
    - `indexed`: SPU已成功索引到ES
    - `deleted`: SPU在数据库中被标记为deleted=1，已从ES删除（自动检测）
    - `failed`: 处理失败，会包含`msg`字段说明失败原因
  - `delete_spu_ids` 的状态：
    - `deleted`: SPU已从ES成功删除
    - `not_found`: SPU在ES中不存在（也算成功，可能已经被删除过）
    - `failed`: 删除失败，会包含`msg`字段说明失败原因
  

  #### 请求示例
  

  **示例1：普通增量索引（自动检测删除）**:

  ```bash

  curl -X POST "http://localhost:6004/indexer/index" \

    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "tenant_id": "162",
      "spu_ids": ["123", "456", "789"]
    }'
  ```

  说明：如果SPU 456在数据库中`deleted=1`，会自动从ES删除，在响应中`spu_ids`列表里456的状态为`deleted`。

  
  **示例2：显式删除（批量删除）**:
  ```bash

  curl -X POST "http://localhost:6004/indexer/index" \

    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "tenant_id": "162",
      "spu_ids": ["123", "456"],
      "delete_spu_ids": ["100", "101", "102"]
    }'
  ```
  说明：SPU 100、101、102会被显式删除，无论数据库状态如何。
  
  **示例3：仅删除（不索引）**:
  ```bash

  curl -X POST "http://localhost:6004/indexer/index" \

    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "tenant_id": "162",
      "spu_ids": [],
      "delete_spu_ids": ["100", "101"]
    }'
  ```
  说明：只执行删除操作，不进行索引。
  
  **示例4：混合操作（索引+删除）**:
  ```bash

  curl -X POST "http://localhost:6004/indexer/index" \

    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "tenant_id": "162",
      "spu_ids": ["123", "456", "789"],
      "delete_spu_ids": ["100", "101"]
    }'
  ```
  说明：同时执行索引和删除操作。
  

  #### 日志说明
  
  增量索引操作的所有关键信息都会记录到 `logs/indexer.log` 文件中（JSON格式），包括：
  - 请求开始和结束时间

  - 每个SPU的处理状态（获取、转换、索引、删除）

  - ES批量写入结果
  - 成功/失败统计

  - 详细的错误信息
  
  日志查询方式请参考[5.1节查看索引日志](#51-全量重建索引接口)部分。
  

  ### 5.4 查询文档接口

  
  - **端点**: `POST /indexer/documents`
  - **描述**: 查询文档接口，根据SPU ID列表获取ES文档数据（**不写入ES**）。用于查看、调试或验证SPU数据。
  
  #### 请求参数
  
  ```json
  {
    "tenant_id": "162",
    "spu_ids": ["123", "456", "789"]
  }
  ```
  
  | 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
  |------|------|------|------|
  | `tenant_id` | string | Y | 租户ID |
  | `spu_ids` | array[string] | Y | SPU ID列表（1-100个） |
  
  #### 响应格式
  
  ```json
  {
    "success": [
      {
        "spu_id": "123",
        "document": {
          "tenant_id": "162",
          "spu_id": "123",

          "title": {
            "zh": "商品标题"
          },

          ...
        }
      },
      {
        "spu_id": "456",
        "document": {...}
      }
    ],
    "failed": [
      {
        "spu_id": "789",
        "error": "SPU not found or deleted"
      }
    ],
    "total": 3,
    "success_count": 2,
    "failed_count": 1
  }
  ```
  
  | 字段 | 类型 | 说明 |
  |------|------|------|
  | `success` | array | 成功获取的SPU列表，每个元素包含 `spu_id` 和 `document`（完整的ES文档数据） |
  | `failed` | array | 失败的SPU列表，每个元素包含 `spu_id` 和 `error`（失败原因） |
  | `total` | integer | 总SPU数量 |
  | `success_count` | integer | 成功数量 |
  | `failed_count` | integer | 失败数量 |
  
  #### 请求示例
  
  **单个SPU查询**:
  ```bash

  curl -X POST "http://localhost:6004/indexer/documents" \

    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "tenant_id": "162",
      "spu_ids": ["123"]
    }'
  ```
  
  **批量SPU查询**:
  ```bash

  curl -X POST "http://localhost:6004/indexer/documents" \

    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "tenant_id": "162",
      "spu_ids": ["123", "456", "789"]
    }'
  ```
  
  #### 与 `/indexer/index` 的区别
  
  | 接口 | 功能 | 是否写入ES | 返回内容 |
  |------|------|-----------|----------|
  | `/indexer/documents` | 查询SPU文档数据 | 否 | 返回完整的ES文档数据 |
  | `/indexer/index` | 增量索引 | 是 | 返回成功/失败列表和统计信息 |
  
  **使用场景**：
  - `/indexer/documents`：用于查看、调试或验证SPU数据，不修改ES索引
  - `/indexer/index`：用于实际的增量索引操作，将更新的SPU数据同步到ES
  

  ### 5.5 索引健康检查接口

  
  - **端点**: `GET /indexer/health`

  - **描述**: 检查索引服务健康状态（与 `api/routes/indexer.py` 中 `indexer_health_check` 一致）

  
  #### 响应格式
  
  ```json
  {
    "status": "available",
    "database": "connected",
    "preloaded_data": {
      "category_mappings": 150
    }
  }
  ```
  

  | 字段 | 类型 | 说明 |
  |------|------|------|
  | `status` | string | `available`（服务可用）、`unavailable`（未初始化）、`error`（异常） |
  | `database` | string | 数据库连接状态，如 `connected` 或 `disconnected: ...` |
  | `preloaded_data.category_mappings` | integer | 已加载的分类映射数量 |
  
  #### 请求示例
  
  ```bash
  curl -X GET "http://localhost:6004/indexer/health"
  ```
  

  ### 5.6 文档构建接口（正式对接推荐）

  #### 5.6.1 `POST /indexer/build-docs`

  
  - **描述**:  
    基于调用方（通常是 Java 索引程序）提供的 **MySQL 行数据** 构建 ES 文档（doc），**不写入 ES**。  
    由本服务负责“如何构建 doc”（多语言、翻译、向量、规格聚合等），由调用方负责“何时调度 + 如何写 ES”。
  
  #### 请求参数
  
  ```json
  {
    "tenant_id": "170",
    "items": [
      {
        "spu": { "id": 223167, "tenant_id": 170, "title": "..." },
        "skus": [
          { "id": 3988393, "spu_id": 223167, "price": 25.99, "compare_at_price": 25.99 }
        ],
        "options": []
      }
    ]
  }
  ```
  

  | 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
  |------|------|------|------|
  | `tenant_id` | string | Y | 租户 ID |
  | `items` | array | Y | 需构建 doc 的 SPU 列表（每项含 `spu`、`skus`、`options`），**单次最多 200 条** |
  

  > `spu` / `skus` / `options` 字段应当直接使用从 `shoplazza_product_spu` / `shoplazza_product_sku` / `shoplazza_product_option` 查询出的行字段。
  

  #### 请求示例（完整 curl）
  
  > 完整请求体参考 `scripts/test_build_docs_api.py` 中的 `build_sample_request()`。
  
  ```bash
  # 单条 SPU 示例（含 spu、skus、options）
  curl -X POST "http://localhost:6004/indexer/build-docs" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
    "tenant_id": "162",
    "items": [
      {
        "spu": {
          "id": 10001,
          "tenant_id": "162",
          "title": "测试T恤 纯棉短袖",
          "brief": "舒适纯棉，多色可选",
          "description": "这是一款适合日常穿着的纯棉T恤，透气吸汗。",
          "vendor": "测试品牌",
          "category": "服装/上衣/T恤",
          "category_id": 100,
          "category_level": 2,
          "category_path": "服装/上衣/T恤",
          "fake_sales": 1280,
          "image_src": "https://oss.essa.cn/98532128-cf8e-456c-9e30-6f2a5ea0c19f.jpg",
          "tags": "T恤,纯棉,短袖,夏季",
          "create_time": "2024-01-01T00:00:00Z",
          "update_time": "2024-01-01T00:00:00Z"
        },
        "skus": [
          {
            "id": 20001,
            "spu_id": 10001,
            "price": 99.0,
            "compare_at_price": 129.0,
            "sku": "SKU-TSHIRT-001",
            "inventory_quantity": 50,
            "option1": "黑色",
            "option2": "M",
            "option3": null
          },
          {
            "id": 20002,
            "spu_id": 10001,
            "price": 99.0,
            "compare_at_price": 129.0,
            "sku": "SKU-TSHIRT-002",
            "inventory_quantity": 30,
            "option1": "白色",
            "option2": "L",
            "option3": null
          }
        ],
        "options": [
          {"id": 1, "position": 1, "name": "颜色"},
          {"id": 2, "position": 2, "name": "尺码"}
        ]
      }
    ]
  }'
  ```
  
  生产环境替换 `localhost:6004` 为实际 Indexer 地址，如 `http://43.166.252.75:6004`。
  

  #### 响应示例（节选）
  
  ```json
  {
    "tenant_id": "170",
    "docs": [
      {
        "tenant_id": "170",
        "spu_id": "223167",
        "title": { "en": "...", "zh": "..." },
        "tags": ["Floerns", "Clothing", "Shoes & Jewelry"],
        "skus": [
          {
            "sku_id": "3988393",
            "price": 25.99,
            "compare_at_price": 25.99,
            "stock": 100
          }
        ],
        "min_price": 25.99,
        "max_price": 25.99,
        "compare_at_price": 25.99,
        "total_inventory": 100,
        "title_embedding": [/* 1024 维向量 */]
        // 其余字段与 mappings/search_products.json 一致
      }
    ],
    "total": 1,
    "success_count": 1,
    "failed_count": 0,
    "failed": []
  }
  ```
  

  | 字段 | 类型 | 说明 |
  |------|------|------|
  | `tenant_id` | string | 租户 ID |
  | `docs` | array | 构建成功的 ES 文档列表，与 `mappings/search_products.json` 一致 |
  | `total` | integer | 请求的 items 总数 |
  | `success_count` | integer | 成功构建数量 |
  | `failed_count` | integer | 失败数量 |
  | `failed` | array | 失败项列表，每项含 `spu_id`、`error` |
  

  #### 使用建议
  
  - **生产环境推荐流程**：
    1. Java 根据业务逻辑决定哪些 SPU 需要（全量/增量）处理；
    2. Java 从 MySQL 查询 SPU/SKU/Option 行，拼成 `items`；
    3. 调用 `/indexer/build-docs` 获取 ES-ready `docs`；
    4. Java 使用自己的 ES 客户端写入 `search_products_tenant_{tenant_id}`。
  

  ### 5.7 文档构建接口（测试 / 自测）

  #### 5.7.1 `POST /indexer/build-docs-from-db`

  
  - **描述**:  

    仅用于测试/调试：调用方只提供 `tenant_id` 和 `spu_ids`，由 indexer 服务内部从 MySQL 查询 SPU/SKU/Option，然后调用与 `/indexer/build-docs` 相同的文档构建逻辑，返回 ES-ready doc。**生产环境请使用 `/indexer/build-docs`，由上游查库并写 ES。**

  
  #### 请求参数
  
  ```json
  {
    "tenant_id": "170",

    "spu_ids": ["223167", "223168"]

  }
  ```
  

  | 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
  |------|------|------|------|
  | `tenant_id` | string | Y | 租户 ID |
  | `spu_ids` | array[string] | Y | SPU ID 列表，**单次最多 200 个** |
  
  #### 响应格式
  
  与 `/indexer/build-docs` 相同：`tenant_id`、`docs`、`total`、`success_count`、`failed_count`、`failed`。
  

  #### 请求示例
  
  ```bash
  curl -X POST "http://127.0.0.1:6004/indexer/build-docs-from-db" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{"tenant_id": "170", "spu_ids": ["223167"]}'
  ```
  
  返回结构与 `/indexer/build-docs` 相同，可直接用于对比 ES 实际文档或调试字段映射问题。
  

  ### 5.8 内容理解字段生成接口
  
  - **端点**: `POST /indexer/enrich-content`

  - **描述**: 根据商品内容信息批量生成 **qanchors**（锚文本）、**semantic_attributes**（语义属性）、**tags**（细分标签），供外部 indexer 在「微服务组合」方式下自行拼装 doc 时使用。请求以 `items[]` 传入商品内容字段（必填/可选见下表）。内部逻辑与 `indexer.product_enrich` 一致，支持多语言与 Redis 缓存；单次请求在线程池中执行，避免阻塞其他接口。

  
  #### 请求参数
  
  ```json
  {
    "tenant_id": "170",
    "items": [

      {
        "spu_id": "223167",
        "title": "纯棉短袖T恤 夏季男装",
        "brief": "夏季透气纯棉短袖，舒适亲肤",
        "description": "100%棉，圆领版型，适合日常通勤与休闲穿搭。",
        "image_url": "https://example.com/images/223167.jpg"
      },
      {
        "spu_id": "223168",
        "title": "12PCS Dolls with Bottles",
        "image_url": "https://example.com/images/223168.jpg"
      }

    ],
    "languages": ["zh", "en"]
  }
  ```
  
  | 参数 | 类型 | 必填 | 默认值 | 说明 |
  |------|------|------|--------|------|

  | `tenant_id` | string | Y | - | 租户 ID。目前仅用于记录日志，不产生实际作用|

  | `items` | array | Y | - | 待分析列表；**单次最多 50 条** |

  | `languages` | array[string] | N | `["zh", "en"]` | 目标语言，需在支持范围内：`zh`、`en`、`de`、`ru`、`fr` |
  

  `items[]` 字段说明：
  
  | 字段 | 类型 | 必填 | 说明 |
  |------|------|------|------|

  | `spu_id` | string | Y | SPU ID，用于回填结果；目前仅用于记录日志，不产生实际作用|

  | `title` | string | Y | 商品标题 |

  | `image_url` | string | N | 商品主图 URL；当前会参与内容缓存键，后续可用于图像/多模态内容理解 |
  | `brief` | string | N | 商品简介/短描述；当前会参与内容缓存键 |
  | `description` | string | N | 商品详情/长描述；当前会参与内容缓存键 |
  
  缓存说明：
  
  - 内容缓存键仅由 `target_lang + items[]` 中会影响内容理解结果的输入文本构成，目前包括：`title`、`brief`、`description`、`image_url` 的规范化内容 hash。
  - `tenant_id`、`spu_id` 只用于请求归属与结果回填，不参与缓存键。
  - 因此，输入内容不变时可跨请求直接命中缓存；任一输入字段变化时，会自然落到新的缓存 key。

  
  批量请求建议：

  - **全量**：强烈建议 尽可能 **20 个 SPU/doc** 攒成一个批次后再请求一次。

  - **增量**：可按时效要求设置时间窗口（例如 **5 分钟**），在窗口内尽可能攒到 **20 个**；达到 20 或窗口到期就发送一次请求。

  - 允许超过20，服务内部会拆分成小批次逐个处理。也允许小于20，但是将造成费用和耗时的成本上升，特别是每次请求一个doc的情况。

  #### 响应格式
  
  ```json
  {
    "tenant_id": "170",
    "total": 2,
    "results": [
      {
        "spu_id": "223167",
        "qanchors": {
          "zh": "短袖T恤,纯棉,男装,夏季",
          "en": "cotton t-shirt, short sleeve, men, summer"
        },
        "semantic_attributes": [
          { "lang": "zh", "name": "tags", "value": "纯棉" },
          { "lang": "zh", "name": "usage_scene", "value": "日常" },
          { "lang": "en", "name": "tags", "value": "cotton" }
        ],
        "tags": ["纯棉", "短袖", "男装", "cotton", "short sleeve"]
      },
      {
        "spu_id": "223168",
        "qanchors": { "en": "dolls, toys, 12pcs" },
        "semantic_attributes": [],
        "tags": ["dolls", "toys"]
      }
    ]
  }
  ```
  
  | 字段 | 类型 | 说明 |
  |------|------|------|
  | `results` | array | 与请求 `items` 一一对应，每项含 `spu_id`、`qanchors`、`semantic_attributes`、`tags` |
  | `results[].qanchors` | object | 按语言键的锚文本（逗号分隔短语），可写入 ES 文档的 `qanchors.{lang}` |
  | `results[].semantic_attributes` | array | 语义属性列表，每项为 `{ "lang", "name", "value" }`，可写入 ES 的 `semantic_attributes` nested 字段 |
  | `results[].tags` | array | 从语义属性中抽取的 `name=tags` 的 value 集合，可与业务原有 `tags` 合并后写入 ES 的 `tags` 字段 |
  | `results[].error` | string | 若该条处理失败（如 LLM 异常），会在此字段返回错误信息 |
  
  **错误响应**:
  - `400`: `items` 为空或超过 50 条
  - `503`: 未配置 `DASHSCOPE_API_KEY`，内容理解服务不可用
  
  #### 请求示例
  
  ```bash
  curl -X POST "http://localhost:6004/indexer/enrich-content" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d '{
      "tenant_id": "170",
      "items": [