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docs/索引字段说明.md
| @@ -55,41 +55,28 @@ | @@ -55,41 +55,28 @@ | ||
| 55 | { "type": "text", "analyzer": "russian" } | 55 | { "type": "text", "analyzer": "russian" } |
| 56 | ``` | 56 | ``` |
| 57 | 57 | ||
| 58 | -### 文本-多语言向量化 | 58 | +### 关键词字段 |
| 59 | 59 | ||
| 60 | -- 调用“文本向量化”模块生成 1024 维向量，适用于标题、描述等语义检索场景。 | 60 | +- ES 输入支持字符串或字符串数组，统一写入 keyword 字段，默认大小写敏感，必要时可通过 normalizer 统一大小写。 |
| 61 | ```json | 61 | ```json |
| 62 | - { | ||
| 63 | - "type": "dense_vector", | ||
| 64 | - "dims": 1024, | ||
| 65 | - "index": true, | ||
| 66 | - "similarity": "dot_product" | ||
| 67 | - } | 62 | + { "type": "keyword" } |
| 68 | ``` | 63 | ``` |
| 69 | 64 | ||
| 70 | -### 图片-向量化 | 65 | +### Hybrid Keyword+Text（HKText）字段 |
| 71 | 66 | ||
| 72 | -- 调用“图片向量化”模块生成 1024 维向量，并保留图片 URL 以便回显。 | 67 | +- 该类型用于“精确匹配优先 + 模糊匹配兜底”的业务场景（如品牌、标签、SEO 关键词）。 |
| 68 | +- 典型 mapping： | ||
| 73 | ```json | 69 | ```json |
| 74 | { | 70 | { |
| 75 | - "type": "nested", | ||
| 76 | - "properties": { | ||
| 77 | - "vector": { | ||
| 78 | - "type": "dense_vector", | ||
| 79 | - "dims": 1024, | ||
| 80 | - "similarity": "dot_product" | ||
| 81 | - }, | ||
| 82 | - "url": { "type": "text" } | 71 | + "type": "text", |
| 72 | + "analyzer": "factory_no_ngram_analyzer", | ||
| 73 | + "search_analyzer": "factory_no_query_analyzer", | ||
| 74 | + "fields": { | ||
| 75 | + "keyword": { "type": "keyword", "normalizer": "lowercase" } | ||
| 83 | } | 76 | } |
| 84 | } | 77 | } |
| 85 | ``` | 78 | ``` |
| 86 | - | ||
| 87 | -### 关键词字段 | ||
| 88 | - | ||
| 89 | -- ES 输入支持字符串或字符串数组，统一写入 keyword 字段，默认大小写敏感，必要时可通过 normalizer 统一大小写。 | ||
| 90 | - ```json | ||
| 91 | - { "type": "keyword" } | ||
| 92 | - ``` | 79 | +- 业务命名：**HKText**。使用 `字段.keyword` 子字段满足过滤、聚合等精确需求，主字段支持 ngram 模糊搜索。 |
| 93 | 80 | ||
| 94 | ### 数值字段 | 81 | ### 数值字段 |
| 95 | 82 | ||
| @@ -108,21 +95,34 @@ | @@ -108,21 +95,34 @@ | ||
| 108 | ``` | 95 | ``` |
| 109 | - 查询：支持范围检索、排序与聚合。 | 96 | - 查询：支持范围检索、排序与聚合。 |
| 110 | 97 | ||
| 111 | -### Hybrid Keyword+Text（HKText）字段 | 98 | +### 文本-多语言向量化 |
| 112 | 99 | ||
| 113 | -- 该类型用于“精确匹配优先 + 模糊匹配兜底”的业务场景（如品牌、标签、SEO 关键词）。 | ||
| 114 | -- 典型 mapping： | 100 | +- 调用“文本向量化”模块生成 1024 维向量，适用于标题、描述等语义检索场景。 |
| 115 | ```json | 101 | ```json |
| 116 | { | 102 | { |
| 117 | - "type": "text", | ||
| 118 | - "analyzer": "factory_no_ngram_analyzer", | ||
| 119 | - "search_analyzer": "factory_no_query_analyzer", | ||
| 120 | - "fields": { | ||
| 121 | - "keyword": { "type": "keyword", "normalizer": "lowercase" } | 103 | + "type": "dense_vector", |
| 104 | + "dims": 1024, | ||
| 105 | + "index": true, | ||
| 106 | + "similarity": "dot_product" | ||
| 107 | + } | ||
| 108 | + ``` | ||
| 109 | + | ||
| 110 | +### 图片-向量化 | ||
| 111 | + | ||
| 112 | +- 调用“图片向量化”模块生成 1024 维向量，并保留图片 URL 以便回显。 | ||
| 113 | + ```json | ||
| 114 | + { | ||
| 115 | + "type": "nested", | ||
| 116 | + "properties": { | ||
| 117 | + "vector": { | ||
| 118 | + "type": "dense_vector", | ||
| 119 | + "dims": 1024, | ||
| 120 | + "similarity": "dot_product" | ||
| 121 | + }, | ||
| 122 | + "url": { "type": "text" } | ||
| 122 | } | 123 | } |
| 123 | } | 124 | } |
| 124 | ``` | 125 | ``` |
| 125 | -- 业务命名：**HKText**。使用 `字段.keyword` 子字段满足过滤、聚合等精确需求，主字段支持 ngram 模糊搜索。 | ||
| 126 | 126 | ||
| 127 | ### 字段预处理与 ES 输入 | 127 | ### 字段预处理与 ES 输入 |
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