26 Jan, 2026
2 commits
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文档： 翻译模块说明.md
24 Jan, 2026
1 commit
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2. 设置sku_filter_dimension参数的默认值为option1
09 Jan, 2026
3 commits
07 Jan, 2026
1 commit
06 Jan, 2026
5 commits
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mappings/search_products.json：把原来的 title_zh/title_en/brief_zh/... 改成 按语言 key 的对象结构（ /products/_doc/1 { "title": {"en":...} } ） 同时在这些字段下 预置了全部 analyzer 语言: arabic, armenian, basque, brazilian, bulgarian, catalan, chinese, cjk, czech, danish, dutch, english, finnish, french, galician, german, greek, hindi, hungarian, indonesian, italian, norwegian, persian, portuguese, romanian, russian, spanish, swedish, turkish, thai 实现为 type: object + properties，同时满足“按语言灌入”和“按语言 analyzer”。 索引灌入（全量/增量/transformer）已同步改完 indexer/document_transformer.py：输出从 title_zh/title_en/... 改为： title: {<primary_lang>: 原文, en?: 翻译, zh?: 翻译} brief/description/vendor 同理 category_path/category_name_text 也改为语言对象（避免查询侧继续依赖旧字段） indexer/incremental_service.py：embedding 取值从 title_en/title_zh 改为从 title 对象里优先取 en，否则取 zh，否则取任一可用语言。 查询侧与配置、API/文档已同步 search/es_query_builder.py：查询字段统一改成点路径：title.zh / title.en / vendor.zh / vendor.zh.keyword / category_name_text.zh 等。 config/config.yaml：field boosts / indexes 里的字段名同步为新点路径。 API & formatter： api/result_formatter.py 已支持新结构（并保留对旧 *_zh/_en 的兼容兜底）。 api/models.py、相关 docs/examples 里的 vendor_zh.keyword 等已更新为 vendor.zh.keyword。 文档/脚本：docs/、README.md、scripts/ 里所有旧字段名引用已批量替换为新结构。
04 Jan, 2026
1 commit
31 Dec, 2025
4 commits
29 Dec, 2025
2 commits
27 Dec, 2025
2 commits
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修改内容 1. 在 tenant_facets_config.js 中添加映射配置 添加 TENANT_ID_MAPPING 配置对象，包含映射关系： 170 → 170 171 → 170 162 → 0 添加 getMappedTenantId() 函数，用于获取映射后的 tenant_id
26 Dec, 2025
3 commits
25 Dec, 2025
3 commits
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- Added jina-ai/clip-as-service as a git submodule - Pinned to commit 03410570 (version 0.8.4) - Will be used for CLIP image/text embedding services
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问题：nested 聚合统计的是嵌套文档（specifications 条目）数量，而不是产品（父文档）数量。 修复内容： 在 es_query_builder.py 中：为 specifications 分面的聚合添加了 reverse_nested 子聚合，用于统计产品数量： "aggs": { "product_count": { "reverse_nested": {} } } 在 result_formatter.py 中：更新读取逻辑，从 product_count.doc_count 读取产品数量，而不是直接使用 doc_count。 修复效果： 之前：分面显示 62（统计了 62 个嵌套文档/规格条目） 现在：分面显示实际的产品数量（例如 2），与搜索结果数量一致
22 Dec, 2025
5 commits
20 Dec, 2025
2 commits
19 Dec, 2025
6 commits
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cache/service 任一环节返回坏 embedding（含 NaN/Inf/空/非 ndarray）都会 视为 None，并且坏 cache 会被自动删除。
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1. api/indexer_app.py（索引服务，端口 6004） 在 startup_event() 中添加线程池大小配置 使用 anyio.to_thread.current_default_thread_limiter() 设置线程池大小为 48 添加日志记录，便于确认配置是否生效 2. api/app.py（搜索服务，端口 6002） 在 startup_event() 中添加线程池大小配置 同样设置为 48 个线程 添加日志记录
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1. 添加 asyncio 导入 在文件顶部添加 import asyncio，用于在线程池中执行同步阻塞操作 2. 修改 /indexer/reindex 路由（全量索引） 使用 loop.run_in_executor() 将 service.bulk_index() 放到线程池执行 避免阻塞事件循环，允许其他请求并行处理 3. 修改 /indexer/index 路由（增量索引） 使用 loop.run_in_executor() 将 service.index_spus_to_es() 放到线程池执行 确保全量索引和增量索引可以并行执行 工作原理 线程池执行：同步阻塞操作（如数据库查询、ES 写入）在线程池中执行，不阻塞事件循环 并发支持： 全量索引占用一个线程 增量索引可同时使用其他线程 多个增量请求可并行处理 资源管理： 数据库连接池（pool_size=10, max_overflow=20）可支持并发请求 uvicorn 默认线程池（40 个线程）可处理多个并发请求
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1. 删除 IndexingPipeline 类 文件：indexer/bulk_indexer.py 删除：IndexingPipeline 类（第201-259行） 删除：不再需要的 load_mapping 导入 2. 删除 main.py 中的旧代码 删除：cmd_ingest() 函数（整个函数） 删除：ingest 子命令定义 删除：main() 中对 ingest 命令的处理 删除：不再需要的 pandas 导入 更新：文档字符串，移除 ingest 命令说明 3. 删除旧的数据导入脚本 删除：data/customer1/ingest_customer1.py（依赖已废弃的 DataTransformer 和 IndexingPipeline）